公开(公告)号：CN117787421A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410201337.2

申请日：2024-02-23

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈科海 ,  张少卿 ,  白雪峰 ,  赵铁军 ,  张民

IPC: G06N5/04 ,  G06F40/166

Abstract: 本发明公开了一种基于思维链确定问题答案的方法和装置、电子设备，属于人工智能技术领域，所述方法包括：获取待解答问题以及多个样本数据，其中，每个所述样本数据包括：一个问题和所述问题对应的第一求解计划；将所述待解答问题与多个所述样本数据进行拼接后输入模型，得到待解答问题对应的第二求解计划；控制所述模型按照所述第二求解计划中的每个步骤执行求解，直至完成最后一个步骤，得到目标答案。本申请提供的基于思维链确定问题答案的方案，既能够赋予思维链纠错能力，又可以人为或者模型自动干预对第二求解计划中的第一步骤进行修正。

公开(公告)号：CN117593215A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202410077241.X

申请日：2024-01-19

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 吴建龙 ,  李潇婕 ,  聂礼强 ,  张淼 ,  张民

IPC: G06T5/70 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明属于图像自监督预训练领域，为解决生成模型生成图像的准确性差的问题，提供一种生成模型增强的大规模视觉预训练方法及系统。其中，生成模型增强的大规模视觉预训练方法包括利用预训练的生成模型，自适应生成原始图像所对应的正视图；对原始图像和正视图进行数据增强，生成增强后的正样本对，使用预训练的图像编码器提取正样本对的特征表示；根据正样本对的特征表示，计算注意力掩码来分隔前景区域和背景区域；评估正样本对的质量来调整每个正样本对在训练生成模型过程中对整体损失的贡献，计算每个正样本对的重新加权因子，得到最终损失函数，以确定是否继续训练生成模型，其能够减轻低质量和错误图像对生成模型生成图像准确性的影响。