ತಂಡದ ಪರಿಚಯ
美团上海美团电影电影/履约 AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಂಡ, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಏಜೆಂಟ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ 佌用AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿ, 花能美团履约上海, ಬಿಲ್ಡ್ ಏಜೆಂಟ್自进区用电视设计。 在大地图 CPT、ತರಬೇತಿ ನಂತರದ ಏಜೆಂಟ್ RL、多模思性电影电影电影前油通过深耕、已在ACL, EMNLP, ಇತ್ಯಾದಿ. AI ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಉನ್ನತ ಸಮ್ಮೇಳನವು ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು. ಈ ಲೇಖನವು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಪೇಪರ್ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದೆ.
01 GeorA: RLVR ಗಾಗಿ ಜ್ಯಾಮಿತಿ-ಅವೇರ್ ಲೋ-ರ್ಯಾಂಕ್ ಅಡಾಪ್ಟೇಶನ್
低秩 ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆ: 刻绣克差分量，ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆ 鈶密 ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರತಿಫಲ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ (RLVR) ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿರ್ಣಯ ಮಾದರಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (SFT) ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, RLVR ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೇಖಾಗಣಿತಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದೆಡೆ, PiSSA ಮತ್ತು MiLoRA ನಂತಹ ಕಡಿಮೆ-ಕ್ರಮದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು RLVR ನ ಅನನ್ಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವಿಫಲವಾಗಿವೆ; ಅವುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು RLVR ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕುಸಿತ ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರ ತರಬೇತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, RLVR ನಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವವರ ನೇರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಯು ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಯಂತ್ರಾಂಶವು ದಕ್ಷತೆಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ನಾವು ಜಿಯೋಆರ್ಎ (ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಸಂವೇದಕ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನ) ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, RLVR ಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನ. RL ವಿವಿಧ ವಿಲಕ್ಷಣತೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದ ಸಂಕುಚಿತ ರಚನೆಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಡಾಪ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು SVD ಮೂಲಕ ಅದರ ಮುಖ್ಯ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. RLVR ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಉಳಿದ ಭಾಗವನ್ನು ರಚನೆಯ ಆಂಕರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಆಗಿ ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿನ್ಯಾಸವು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರಚನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಮರ್ಥ ದಟ್ಟವಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಸಹ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. 1.5B ನಿಂದ 32B ವರೆಗಿನ ನಿಯತಾಂಕ ಮಾಪಕಗಳೊಂದಿಗೆ Qwen ಮತ್ತು Llama ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಗಣಿತ, ಔಷಧ, ಮತ್ತು ಕೋಡ್, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಲ್ಲಿ GeoRA ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. RLVR ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ, ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೂಲ ರೇಖೆಯ ವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಇದು ಬಲವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
02 ಸಮರ್ಥ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ದಟ್ಟವಾದ ಪ್ರತಿಫಲಗಳು: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಹರಿವಿನ ತಾರ್ಕಿಕತೆ
ಇನ್ಫ್ರಾ ಎಂಜಿನ್ ಗಣಿತವಾಗಿದೆ: ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರಂತರ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಹರಿವಿನಂತೆ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರೇರಕ ಶಕ್ತಿಯು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಚಿಂತನೆಯ ಸರಣಿ (CoT) ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿ ತಾರ್ಕಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಾರ್ಕಿಕ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಾರ್ಕಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಂದು ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾಹಿತಿ ಗಳಿಕೆಯ ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಪರಿಮಾಣದ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಮೇಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಈ ಪ್ರಬಂಧವು CoT-Flow ಎಂಬ ಹೊಸ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರಂತರ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಹರಿವಿಗೆ ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. 。 受敁流流新福内化语 ನಿರಂತರ ಸಂಭವನೀಯತೆ 活理的发发, ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು 注理 ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ನಿಜವಾದ ಉತ್ತರದ ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ರವಾನಿಸಲು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಗುರಿಯ “ವೇಗ ವೆಕ್ಟರ್” ಅನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ದುರಾಸೆಯ ಹೃದಯದ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ~ 15%, ಮತ್ತು ಇದು AIME24 ನಲ್ಲಿ 15.9% ನಿಖರತೆಯ ದರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. GR PO ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಇದು AIME24, GPQA, ಇತ್ಯಾದಿ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯ ದರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ 11% ~ 37% ಸಂಕುಚಿತ ಉದ್ದ ಮತ್ತು 32% ತರಬೇತಿ ವೇಗವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
03 UserLM-R1: ಬಳಕೆದಾರ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಹು-ಪ್ರತಿಫಲ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
可以进进行RL ಪರಿಸರ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಬುದ್ಧಿವಂತ ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಪ್ರಮುಖ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರವಾಗಿದೆ, ಆದರ್ಶ ಬಳಕೆದಾರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಪರಿಸರದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮತ್ತು ಇದು 质疑或议庆 ಮುಂತಾದ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಸ್ಥಾಯೀ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವಿನ ಬಳಕೆದಾರ ಚಿತ್ರದ ಕೊರತೆ, ಹೊಸ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಎದುರಿಸುವಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಜನಸಂಖ್ಯೆ, ಬಹುಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು.
ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ನಾವು UserLM-R1—— ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮುಂದಿಡುತ್ತೇವೆ. ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವ ತಂತ್ರ, ಇದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೊದಲು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಥ್ರಸ್ಟ್ ಚೈನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಪ್ರತಿಫಲಗಳ ಮೂಲಕ ಥ್ರಸ್ಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
04 ಫೈನ್-ಮೆಮ್: ಫೈನ್-ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಫೀಡ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅಲೈನ್ಮೆಂಟ್ ಫಾರ್ ಲಾಂಗ್-ಹಾರಿಜಾನ್ ಮೆಮೊರಿ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್
自进区用电影：ಸಾಮಾನ್ಯ ಏಜೆಂಟ್ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು 因果 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ
ಪ್ರಬಂಧ ಡೌನ್ಲೋಡ್: PDF
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ವಿಶೇಷ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಕಾರ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರತಿಫಲವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಇದು ಪ್ರತಿಫಲವು ವಿರಳವಾಗಿರಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಹಂಚಿಕೆ ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಒಂದೇ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಫೈನ್-ಮೆಮ್ ಅನ್ನು ಮುಂದಿಡುತ್ತೇವೆ, ಉತ್ತಮವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಏಕೀಕೃತ ಚೌಕಟ್ಟು. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಹಂತ ಹಂತದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯ 歔 ಕಾರ್ಯ ಹಂತದ ಪ್ರತಿಫಲ” ಎಂಬ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ಲಾಕ್-ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ ನಾವು “ಬ್ಲಾಕ್-ಲೆವೆಲ್ ಸ್ಟೆಪ್ ರಿವಾರ್ಡ್” ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ನಾವು “ಸಾಕ್ಷ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ರಿವಾರ್ಡ್ ರಿಟರ್ನ್” ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಕೆಲವು ಘಟಕಗಳು ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೆಮಲ್ಫಾ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಏಜೆಂಟ್ಬೆಂಚ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೆಮೊರಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತವೆ, F ine-Mem ವಿವಿಧ ಉಪ-ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾದ ಮೂಲ ರೇಖೆಯ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಶಸ್ಸಿನ ದರವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
05 ಡ್ಯುಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಓಮ್ನಿ: ಪೂರ್ಣ-ಡ್ಯುಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಆಲಿಸುವಿಕೆ, ನೋಡುವುದು, ಯೋಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾತನಾಡುವುದು.
不止像人：病止的看、听、说、想、做会行推理全模态大験言
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯಮಾನವನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ನಿರಂತರ, ಬಹುಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಹಜೀವನವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಭಾಷಣ, ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆಯಾದರೂ, ಏಕೀಕೃತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಸುಪ್ತತೆಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಇನ್ನೂ ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ.
ನಾವು ಡ್ಯುಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಓಮ್ನಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಬಹು-ಮೋಡ್ ಪೂರ್ಣ ಡ್ಯುಯಲ್-ಟಾಸ್ಕ್ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. DuplexOmni ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪದರ ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆಯ ಪದರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರ ಸಹಯೋಗದ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪದರವನ್ನು ಡ್ಯುಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಓಮ್ನಿ ಮಾದರಿಯು ಅರಿತುಕೊಂಡಿದೆ, ಮಾದರಿಯು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಆಡಿಯೊ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಲೇಯರ್, ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಬಾಹ್ಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಬಳಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆರ್ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್, ನಿರಂತರ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. DuplexO mni ಬಹು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾನದಂಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಡ್ಯುಯಲ್-ವರ್ಕ್ ಸಂವಹನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿವೆ.
