文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

Agent近期记忆技术及落地实践整理

同时还需要考虑到上下文长度限制和成本问题，一般的工作记忆还会考虑使用最近k轮的策略，上下文只保留最近k轮的迭代记录，但是全局信息以结构化的信息记录，把这个结构化信息也注入到上下文中，这样也不至于让agent...而第一版的问题就在这里，状态不应该只是记忆的投影，状态是对记忆的删减和加工，实际上的改进就是在短期记忆和长期记忆之间加一个桥接适配层，来实现短期记忆和长期记忆的搭配使用。...目前相关的记忆研究在这两个方向论文也比较多，找到了几篇比较有代表性的论文。...它的核心思路是把记忆管理归类为一个决策问题,应该通过任务最终结果的奖励信号来学习,而不是依赖人工设计的规则。系统包含两个专门的agent。...这两个agent都通过PPO和GRPO算法进行outcome-driven的强化学习训练。

1K31

【论文笔记】2021-EMNLP-Knowledge-Aware Graph-Enhanced GPT-2 for Dialogue State Tracking

研究了知识感知模型 == 如何捕获域 - 槽对之间的关系 ==，并展示了 == 如何使用图可以改进相互依赖的槽值的预测 ==。...本文首先探讨了 不同粒度的上下文对状态追踪的影响有多大 。然后进一步探讨了 如何结合多个粒度来进行对话状态追踪 。最后，研究了 上下文信息粒度在少样本学习场景中的应用。...这两个数据集提供了用户话语的自动语音识别 (ASR) 假设，因此可用于验证模型 对 ASR 错误的鲁棒性。与之前的工作一样，使用用户的话语进行训练，并使用顶级 ASR 假设进行测试。 ​...多粒度组合的性能 ​ 然后，利用不同粒度的上下文信息之间的知识传递来改进基线。...以上少样本学习中多粒度组合的实验结果表明，不同粒度上下文之间确实存在知识迁移，该模型可以通过学习不同粒度的上下文对话来获得更充分的对话建模。

1.4K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    PKINet：比ResNet更适合遥感目标检测的主干网络 | 可替换YOLO的Backbone

    在本文中，我们引入了多核Inception网络（PKINet）来应对上述挑战。PKINet 采用多尺度卷积核（不使用膨胀）来提取不同尺度的物体特征并捕捉局部上下文信息。...这两个组件共同作用，提升了PKINet在四个具有挑战性的遥感检测基准（DOTA-v1.0、DOTA-v1.5、HRSC2016 和 DIOR-R）上的性能。...引入上下文锚点注意力（CAA）机制，通过全局平均池化和一维条带卷积捕捉远距离像素间的关系，增强中心区域的特征。 这两个组件共同促进自适应特征的提取，结合局部和全局上下文信息，提升检测性能。...类似于 LSKNet，我们提出了一个新的特征提取骨干网络PKINet来应对RSIs中对象尺度大范围变化和多样化上下文带来的挑战。两种方法之间有两个关键区别。...CAA 旨在获取远距离像素之间的上下文依赖关系，同时增强中心特征。图 2(e) 展示了 CAA 的示意图。

    1.3K10

    Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution

    我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高了(我)利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信号模型和(2)匹配输入的相对接受训练领域对低分辨率的特性和目标高分辨率特性...但是，它的RoI超分辨率无法考虑上下文信息，因为它只关注RoI。该方法利用上下文信息作为建议的特征，通过大范围的连续卷积操作来提取建议的特征。...SOD-MTGAN[1]不是对整个图像进行超分辨，而是先将RoI池化，然后使用这些池化的roi训练超分辨模型。虽然他们的工作通过只关注roi来解决这两个问题，但仍然没有考虑roi的上下文信息。...因此，许多方法[2,33,25,9,35]使用额外的层来从多个层构建上下文特性。使用上下文的另一个简单方法是在RoI集中时也考虑附近的区域。...由于这一特性，我们也使用了卷积层来匹配高分辨率和低分辨率特征之间的相对接受域。第3节提供了更详细的解释。

    1.4K00

    Neuron：发音运动轨迹在大脑语音感觉运动皮层上的编码

    然而，完全理解vSMC神经群如何表征语音产生过程中的实际发音运动仍然存在两方面的挑战。 1)如何超越大多数研究中采用的实验上方便的方法？...所以，研究的核心问题仍然是，大脑皮层控制是否调用这些原始运动模式组合来执行更复杂的任务？ 为了解决这些问题，研究者们使用高密度颅内脑电图(ECoG)记录被试大声说出完整句子时的脑电信号。...数据采集和信号处理 使用Tucker Davis Technologies多通道放大器连接数字信号，记录皮层脑电。语音经过数字放大，并通过麦克风与皮层信号同时进行记录。...针对目标参与者创建并行语音数据集和EMA数据的模拟数据集，这两个数据集都是针对目标参与者定制的。...结果发现，在推断的和实际的运动轨迹数据之间，音位重心之间的音位聚类和相对距离在很大程度上得到了保留（图1C）（辅音相关性r = 0.97，元音相关性r = 0.97；p <0.001）。

    1.6K20

    常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法 (下）

    Jain建议训练一个深度网络来识别表格图片中包含的各种字符对之间的空间关系，以破译表格的结构。...该技术首先利用文本检测网络，如CRAFT，来识别输入表图片中的每个字符。接下来，使用动态规划，创建字符配对。...将每个展开卷积的输出连接起来，得到18个特征映射。使用多种扩张因子可以使RPN学习多尺度特征，并增加其感受野，同时仍然采集更多的局部信息。...这些单元特征可以排列在具有N行和M列的网格中，形成特征图F_{cell}\in R^{N×M×512},然后通过三个重复的特征增强块来获得更广泛的上下文信息，并输入关系网络来预测相邻单元之间的关系。...如表6所示，使用transformer解码器来帮助每个查询同时利用全局上下文和本地信息，可以显著提高基于SepRETR的分割模块的性能。

    4.8K10

    指令+运算=CPU

    电路就会007 地开启、关闭这两个状态中切换。...再看如下电路，这个在我们的上面的R-S触发器基础之上，在R和S开关之后，加入了两个与门，同时给这两个与门加入了一个时钟信号CLK作为电路输入。...只有当时钟信号CLK在高电平的时候，与门的一个输入是1，输出结果完全取决于R和S的开关。我们可以在这个时候，通过开关R和S，来决定对应Q的输出。...用来控制R和S这两个开关的信号呢，我们视作一个输入的数据信号D，也就是Data，这就是D型触发器的由来。...把R和S两个信号通过一个反相器合并，我们可以通过一个数据信号D进行Q的写入操作 一个D型触发器，只能控制1个比特的读写，但是如果我们同时拿出多个D型触发器并列在一起，并且把用同一个CLK信号控制作为所有

    52950

    AAAI 2020论文解读：关注实体以更好地理解文本

    为了提供有关如何将类似技术应用于其他问题的一些见解，我们尝试使用不同的模型变体来测试将监督插入系统的最佳位置，并且我们还测试将不同类型的语言知识作为监督。...这两个实验都证明了在任务中使用共指的有效性。 在将Transformer模型应用于任务中也做了一些努力。Dehghani等人使用Transformer其准确率达到56.25％。...我们还测试了共指监督的其他变体，即引导每个引用的仅关注最近一次引用或紧随其后的引用。我们将这两个变体分别称为COREFPREV和COREFNEXT。...4.实验结果 4.1数据集和预处理 引入LAMBADA数据集时，Paperno等人将语料库随机分为2个部分，仅对下半部分使用人工过滤过程来创建开发/测试集，而将上半部分的原始数据保留为训练集。...表2 5.分析 在本节中，我们旨在理解共值监督为什么有帮助，什么是应用辅助监督的最佳使用方式，以及不同类型的监督信号该如何比较。 5.1 预处理质量会影响性能吗？

    90710

    【论文】AAAI 2020论文解读：关注实体以更好地理解文本

    为了提供有关如何将类似技术应用于其他问题的一些见解，我们尝试使用不同的模型变体来测试将监督插入系统的最佳位置，并且我们还测试将不同类型的语言知识作为监督。...这两个实验都证明了在任务中使用共指的有效性。 在将Transformer模型应用于任务中也做了一些努力。Dehghani等人使用Transformer其准确率达到56.25％。...我们还测试了共指监督的其他变体，即引导每个引用的仅关注最近一次引用或紧随其后的引用。我们将这两个变体分别称为COREFPREV和COREFNEXT。...4.实验结果 4.1数据集和预处理 引入LAMBADA数据集时，Paperno等人将语料库随机分为2个部分，仅对下半部分使用人工过滤过程来创建开发/测试集，而将上半部分的原始数据保留为训练集。...5.分析 在本节中，我们旨在理解共值监督为什么有帮助，什么是应用辅助监督的最佳使用方式，以及不同类型的监督信号该如何比较。 5.1 预处理质量会影响性能吗？

    85530

    100 个 Go 错误以及如何避免：5~8

    首先，我们将看到如何在 Go 中处理子字符串以防止内存泄漏。 要提取字符串的子集，我们可以使用以下语法: s1 := "Hello, World!"...同时，并行是关于执行的，我们可以通过添加更多的并行线程在步骤级别使用它。理解这两个概念是成为一个熟练的 Go 开发者的基础。 下一节讨论一个普遍的错误:认为并发永远是正确的。...在本章中，我们已经看到了 Go 中调度的基本概念:线程和 goroutine 之间的区别，以及 Go 运行时如何调度 goroutine。同时，使用并行归并排序的例子，我们说明了并发并不总是更快。...否则，一个线程将在两个 goroutines 之间共享其执行时间，从而增加上下文切换的次数。...这个例子展示了如何在具体的 Go 应用中使用带有值的上下文。在前面的章节中，我们已经看到了如何创建一个上下文来承载截止日期、取消信号和/或值。

    1.4K40

    长文解读|深度学习+EEG时频空特征用于跨任务的心理负荷量评估

    2.实验设计 受试者参加不同难度级别的任务，以诱导不同的心理负荷量。本研究使用空间 n-back和算术任务作为探索跨任务心理工作量评估的示例。所有被试都应参加这两个任务。图1显示了实验流程。...然而，没有时间特性的分类器仍然是有缺陷的。先前的研究尝试使用RNN来学习不同EEG帧之间的时间依赖性。但是，相邻帧之间的时间间隔至少为0.5秒。...这对脑电图的分析是不适合的。例如，必须根据之前和之后的信号来区分ERP 的波峰。双向 LSTM 具有两个隐藏的 LSTM 层，使RNN可以同时在正向和反向学习，并已用于自动睡眠阶段评分。...3.频图功率变化的可视化 图6解释了 R3DCNN 的学习过程以及不同卷积层的特征。然而，如何从神经科学的角度解释学到的特征仍然是一个重要的问题。...类似地，图8显示了基于 14 号内核和 58 号内核的 α 活动从低到高的心理工 作量的变化。与以前的研究一致，这两个内核提取了随着精神工作量增加，顶叶区域 α 活性的降低。

    1.2K00

    Linux 命令（77）—— killall 命令

    我们可以使用 kill 命令杀死指定进程PID的进程，如果要找到我们需要杀死的进程，我们还需要在之前使用 ps 等命令再配合 grep 来查找进程，而 killall 把这两个过程合二为一，是一个很好用的命令...使用 killall 需要注意如下几点： （1）killall 可以发送一个信号给指定名称的所有进程，如果没有指定信号, 缺省发送 SIGTERM(15)，该信号的默认动作是终止进程； （2）指定信号时可以使用信号名或者信号值...如果一个命令名长于 15 个字符, 使用该选项则会忽略该进程，如果同时指定了 -v 选项, killall 会针对每个忽略的记录打印一条消息 -I --ignore-case 匹配进程名时忽略大小写...如果没有杀死任何进程，不输出提示信息 -r --regexp 使用扩展正则表达式匹配进程名 -s SIGNAL --signal SIGNAL -SIGNAL 指定信号替代默认的 SIGTERM -...killall 每秒检查一次，如果有任何被杀死的进程仍然存在，则不返回。

    1.8K10

    WaveletGPT 小波与大型语言模型相遇 ！

    现代LLMs仍然使用一个简单的目标进行训练：在提供前一个上下文的情况下，预测下一个 Token ，保持因果关系假设。...作者在中间嵌入的每个信号中找到了信号（如图1所解释的）。对这些信号，作者采用类似于传统小波分解的方法，但保留了因果假设的近似信号。研究行人提出了一些使用更大的模型来提高小型架构性能的技术。...在作者的情况下，作者称上下文长度为 。现在，假设在原始 GPT 架构中，有 层，嵌入维数为 ，那么在两个解码器块之间的所有中间嵌入之间，作者将得到长度为 的 个信号。...由于作者在使用小波变换修改中间嵌入时，没有添加任何参数，因此作者可以比较两个模型之间的性能提升程度和加速效果。...在Transformer块中，注意力块之后，作者选择使用两个MLP层而不是通常使用的单个层，这两个层共享相同的神经元数，即512，与前馈维量的相同。

    52010

    论文解读-对话中的多模态情感识别综述

    论文总结了先前MERC研究中采用的特征预处理方法，并分析了典型的预处理流程，该流程通常针对对话场景进行定制。具体来说，论文区分了两个关键组件：特征提取和上下文建模。特征提取。...常用的方法包括使用说话者嵌入来明确区分不同的说话者，或利用图神经网络构建说话者之间的交互图，从而更全面地建模他们之间的依赖关系：六、方法本节探讨了MERC任务的最新方法。...它还采用了一个两阶段的情感线索提取器来提取情感证据。在此基础上，Zou等人（2023）提出，在对较强模态进行深度情感线索提取时，可以使用较弱的模态作为多模态提示。...此外，情感表达还受到前后对话轮次背景的影响，因此模型必须能够捕捉到时间动态的变化。先前的研究通过使用循环或自注意力层来建模序列上下文，但长距离依赖关系的学习仍然具有挑战性。...如何在决策过程中平衡并整合上下文情感线索特征与多模态融合特征，以及如何确定哪些融合策略在不同模态中最为有效，仍然是开放且重要的研究课题。跨模态对齐、噪声模态、缺失模态和模态冲突。

    27710

    【论文笔记】A Triple Copy Strategy for Value Independent Neural Dialog State Tracking

    所提出的二元策略方法 DS-DST 有利于解决这两个极端的问题。 ​ 我们的工作通过引入一种依赖于跨度预测和记忆机制的三拷贝策略来解决这一限制。...共同引用 解决方案是具有挑战性的，因为如何形成引用的丰富多样性，以及 由于共同引用经常跨越多个回合。 ​ 第三种拷贝机制利用 DS（对话状态）作为内存来解析共同引用。...双槽选择器从两个方面决定每个槽是更新槽值还是从前一个回合继承槽值： 如果它与当前回合对话话语之间有很强的关系（继承） 如果可以通过当前回合对话来获得高可靠性的槽值（更新） 选择要更新的槽允许输入槽值生成器...最终，所选的槽进入槽值生成器，并利用提取对话方法和基于分类的混合方法根据当前对话话语和对话历史生成值。 ​ T 回合对话上下文表示为 \mathcal{X} = {(R_1,U1),......为了简单起见，我们将该过程概述如下，因为该模块使用了与最终选择器相同的提取方法和基于分类的混合方法： 值得注意的是，槽值生成器和最终选择器之间最大的区别是，槽值生成器的输入话语是之前 k−1 回合和当前回合的对话

    1.2K40

    【论文笔记】BINE：二分网络嵌入

    为了对二分网络实现这一目标，我们考虑从两个角度重构二分网络 - 由观察到的边证明的显式关系和由未观察但传递的链接隐含的隐含关系。 然后，我们通过联合优化这两个任务来学习顶点嵌入。...显然，如果两个顶点以较大权重紧密相连，则它们共同出现的概率较高。 现在我们考虑如何估计嵌入空间中两个顶点之间的局部邻近度。...word2vec 的有效性和普及性激发了许多工作 [4,8,20]，使用内积来模拟两个实体之间的相互作用。...为了解决这个问题，我们考虑在两个同构网络上进行随机漫游，这两个网络包含相同类型顶点之间的二阶邻近度。...4.3 联合优化 为了通过同时保留显式和隐式关系来嵌入二分网络，我们将它们的目标函数组合起来形成一个联合优化框架。 其中参数α，β和γ是要指定的超参数，用于组合联合优化框架中的不同组件。

    64820

    killall(1) command

    我们可以使用 kill 命令杀死指定进程PID的进程，如果要找到我们需要杀死的进程，我们还需要在之前使用 ps 等命令再配合 grep 来查找进程，而 killall 把这两个过程合二为一，是一个很好用的命令...，例如 -HUP、-SIGHUP 或 -1，也可以使用选项 -s； （3）如果命令名不是以 -r 选项指定的正则表达式并且包括斜杠（/）, 那么执行该特定文件的进程将被杀掉, 这与进程名无关； （4...如果一个命令名长于 15 个字符, 使用该选项则会忽略该进程，如果同时指定了 -v 选项, killall 会针对每个忽略的记录打印一条消息 -I, --ignore-case 匹配进程名时忽略大小写...如果没有杀死任何进程，不输出提示信息 -r, --regexp 使用扩展正则表达式匹配进程名 -s, --signal, - 指定信号替代默认的 SIGTERM。...-w, -–wait 等待所有被终止的进程结束。killall 每秒检查一次，如果有任何被杀死的进程仍然存在，则不返回。注意，如果信号被忽略或者进程保持僵尸状态，killall 可能会永远等待。

    34320

    每周AI论文速递（250224-250228）

    我们介绍了一些方法来量化大语言模型 (LLMs) 如何编码和存储上下文信息，揭示了通常被视为次要的 Token（例如，限定词、标点符号）携带了令人惊讶的丰富上下文信息。...该工具包揭示了看似微不足道的 Token 如何对长距离上下文理解至关重要。...在四个数据集和两个模型上的多项实验表明，LightThinker 减少了峰值内存使用和推理时间，同时保持了具有竞争力的准确性。...实验结果表明，使用监督微调 (SFT) 或直接偏好优化 (DPO) 对 MLLMs 进行微调，显著提升了与人类偏好的对齐，同时在标准 VQA 基准上保持或提升了性能，保留了其基础能力。...其次，我们使用了一个 Blender 模块，通过转移肤色和修复不匹配区域，将重演后的头部无缝集成到目标背景中。这两个模块在相应任务上都优于基准模型，使得在头部交换任务中达到了最先进的结果。

    24300

    【扩散模型的应用】用于红外小目标检测的基于Diffusion的连续特征表示

    具体来说，扩散模型巧妙地捕获了后续精确像素级检测所必需的精细上下文细节，同时通过整合INR确保在连续尺度范围内的高保真质量。自然地，ISDTD可以从共享编码器中提取红外小目标的相应高质量特征表示。...同样，为了利用扩散模型捕获精细上下文细节的能力，我们保留了DCHFR中的N个条件引导卷积层和U-Net的编码路径，并在DCHFR的初始参数上训练ISDTD。...此外，为了捕获细粒度细节并增强目标与背景之间的对比度，我们引入了SFFI，通过空间频率双域交互整合全局和局部混合接受域。这两个模块的具体实现细节将如下所示。...因此，我们可以将连续特征图M公式化为： 直观地说，Daθ可以解码每个层的场，同时在每层之间建立交互。更具体地说，关于输出分辨率，M可以通过独立且并行地查询每个像素位置来构建。...考虑到背景和目标之间的类别不平衡，我们引入Dice损失来保留小目标的空间细节： 总体上ISDTD的损失定义如下： 其中，λ是通过实验设置为0.8。

    85110

    港大FlashST：简单通用的智慧交通时空预测模型 | ICML 2024

    因此，有必要通过有效适应这种分布变化来增强时空预测模型的泛化能力，设计适应性方法存在以下难点： （1）时空上下文信息有效提取： 有效地从下游任务中提取特定的复杂时空上下文信息是至关重要的。...方法 图2: FlashST 整体框架 时空上下文学习 时空上下文学习框架通过一个时空提示网络实现，该网络包含两个主要组成部分： （1）时空上下文提取机制：高效捕捉感知时间和位置的未见数据中的上下文信号...这种上下文基于多分辨率时间特征，具体包括一天中的某个时刻z^(d), 和一周中的某一天z^(w)。 时间上下文信号提取过程如下： （3）空间上下文整合。...邻接矩阵是通过考虑区域之间的距离和道路结构来计算的。 由于拉普拉斯特征向量有效地在欧几里得空间中保留全局图结构信息，我们执行特征值分解以得到△=UΛU^T。...提取出特征值矩阵Λ和相应的特征向量矩阵U后，通过将U投影以获得dr 个最小的非平凡特征向量，得出结构感知的节点属性 由于C在训练集和测试集特征空间中的潜在差异，使用MLP来映射这些特征，以增强网络对空间上下文的泛化能力

    45010
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券