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Zhenyu Yu
Zhenyu Yu
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新的POI推荐模型整合时空数据
两篇新研究论文介绍了POI（兴趣点）推荐系统的新方法。第一篇CaST-POI通过将用户表示条件化到候选位置，并结合时间新近度和空间距离偏差来改进推荐。第二篇SPAR通过整合真实世界空间感知来增强生成式POI推荐，使用一个将地理坐标编码为嵌入的框架，并在地理空间数据集上预训练模型，以在行为微调期间保留城市空间知识。
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新综述梳理视觉推理和KB-VQA的进展
两篇新的arXiv综述全面概述了计算机视觉中的视觉推理任务。第一篇论文详细介绍了知识驱动的视觉问答（KB-VQA）系统，按知识表示、检索和推理对其进行分类，并强调了大型语言模型（LLMs）对该领域的影响。第二篇综述提供了视觉推理的分类，将其分为五种类型：关系型、符号型、时间型、因果型和常识型，并考察了包括LLMs和多模态大型语言模型（MLLMs）在内的各种方法。两篇论文都指出了持续存在的挑战，并为推进这些AI能力勾勒了未来的研究方向。