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Tianhui Liu
Tianhui Liu
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CityRiSE框架增强LVLMs进行城市社会经济预测能力
研究人员开发了CityRiSE，一个利用强化学习来提高大型视觉语言模型（LVLMs）预测城市社会经济地位能力的新框架。该方法引导LVLMs关注相关的视觉线索，从而做出更准确、更具可解释性的预测。实验表明，CityRiSE在准确性和跨不同城市环境（包括未见过的城市和指标）的泛化能力方面均优于现有方法。
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研究发现，逐渐变化的环境可减少神经网络可塑性的丧失
一篇新的研究论文探讨了神经网络中“可塑性丧失”的现象，即模型逐渐失去学习新任务的能力。该研究发表在arXiv上，调查了现有基准测试中任务转换的突然性是否导致了这种丧失。通过输入/输出插值和任务采样模拟逐渐变化的环境，研究表明，当环境变化是渐进的时，可塑性丧失会显著减少。