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World of Tanks
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RAKSHAK 系统在 ACL 2026 的有毒意图分类任务中获得第七名
研究人员为 ACL 2026 的 GameTox 共享任务开发了 RAKSHAK 和 M1 两个系统，专注于对《坦克世界》聊天中的有毒意图进行分类。RAKSHAK 是主要系统，它使用 DeBERTa-v3-base 模型，并结合了来自 Qwen2.5-14B 的推理蒸馏、监督对比损失以及针对稀有类别的专用头部。它还整合了来自 Jigsaw Toxic Comment 数据集的跨域迁移以及用于极端主义的 LLM 生成样本。RAKSHAK…
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多任务学习提高视频游戏预测准确性
研究人员开发了一种多任务学习方法，通过利用来自游戏遥测数据的相关监督信号来提高视频游戏的预测准确性。该方法使用一种多模态架构，结合了视觉输入、比赛上下文和单位状态信息。在 World of Tanks 数据集上的实验表明，与单任务模型相比，多任务模型可以提高泛化能力并降低成本，同时还显示出跨不同游戏地图进行迁移学习的潜力。