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研究分类Taxonomy · 任务分解 · 多计划选择 · 外部模块辅助规划 · 反思与改进以及 · 记忆增强规划.

应用于：图像分类、文本情感分析等。 · 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。 · 方法：使用混淆矩阵分析模型的性能，计算上述指标。

... 测试图像会被错误分类（分类为狗）。这里采用的方法称作特征碰撞法（Feature Collision）。依然假设受害模型是有监督的图像二分类模型，白盒攻击。采用有目标攻击，即 ...

本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练 ...

... Test-Time Training（TTT）算法是一种机器学习方法，旨在通过在测试阶段使用额外的训练步骤 ... 测试数据分布，然后再进行分类。. . 和标准 ...

分类方法：RAG基础被分为四种主要范式：基于查询的RAG、基于潜在表示的RAG、基于Logit的RAG和推测性RAG。 · 增强方法的基本抽象：每种范式代表了不同的检索和生成结合方式，例如 ...

PoT作为CoT的衍生技术，也遵循了零样本和少样本的学习范式。零样本PoT与CoT在方法上极为相似，它们都不需要大量的样本即可进行有效的推理。同样，少样本PoT也采用了类似的策略 ...

... 分类筛选。. 体验升级：快捷创建关联缺陷，信息自动填充. 缺陷快捷创建：脑图/工作项用例新建缺陷 ... 测试用例，同步创建执行用例。. . . . 1. 按用例添加：在“按 ...

工业和电信领域 ; 数据分级分类. Data categorization and classification · 《YD∕T 4244-2023 电信网和互联网数据分类分级技术要求与测试方法》. https://mp.weixin.qq.com/ ...

更重要的是，它具有许多实际优势，有助于推动人工智能研究的发展。提供了可靠、科学的程序测试方法；研究人员可以通过询问哪个Agent最擅长最大化给定的“目标函数”，直接 ...