Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 20 июля 2026 года] Название: TalkMatrix: Формирование диалога символов, который является одновременно последовательным и разнородным видом HTML (экспериментальным) Резюме: Декодирование на основе Candidate обычно выбирает завершение для каждого оперативного отдельного процесса, но многие приложения требуют набора материалов, которые удовлетворяют глобальным неразборчивым требованиям. Мы формулируем эту схему как структурированный многократный, многосторонний отбор: при наличии резерва кандидатов на каждую оперативную работу отбирается по одному завершению в каждом случае для оптимизации цели сбора данных. Мы думаем о проблеме в рамках диалога по вопросам характера, где каждый персонаж должен оставаться последовательным во всех ситуациях, каждая линия должна соответствовать его положению и характерные черты и ситуации должны быть различимыми. Наш метод, TalkMatrix, создает множество кандидатов для каждого персонажа - пары ситуации и совместно выбирает полную матрицу с использованием четырех встроенных целей последовательности и разнообразия. Поскольку взвешенная сумма может улучшить некоторые измерения, пожертвовав другим, TalkMatrix максимально повышает эффективность цели посредством двухуровневой минимаксной формулы. Мы приблизительно оптимизируем результирующую дискретную цель с мульти-стартовой системой координат и сравниваем ее с местными, частичными матричными и общими базами для поиска. Мы проводим эксперименты по…
TalkMatrix: Формирование диалога символов, как последовательного, так и разнообразного
arXiv: 2609.19022v1 Annualce Type: New Humber Brieflow. Мы формулируем эту схему как структурированный многократный, многосторонний отбор: при наличии резерва кандидатов на каждую оперативную работу отбирается по одному завершению в каждом случае для оптимизации цели сбора данных. Мы думаем о проблеме в рамках диалога по вопросам характера, где каждый персонаж должен оставаться последовательным во всех ситуациях, каждая линия должна соответствовать его положению и характерные черты и ситуации должны быть различимыми. Наш метод, TalkMatrix, создает множество кандидатов для каждого персонажа - пары ситуации и совместно выбирает полную матрицу с использованием четырех встроенных целей последовательности и разнообразия. Поскольку взвешенная сумма может улучшить некоторые измерения, пожертвовав другим, TalkMatrix максимизирует наихудшие результаты с помощью двухуровневого минимально max