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Dialog-based Language Learning dataset
Dialog-based Language Learning dataset
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OpenXLab
2026-04-18 收录
对话训练
强化学习
数据链接:
https://openxlab.org.cn/datasets/OpenDataLab/Dialog-based_Language_Learning_etc
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NEW
资源简介:
基于对话的语言学习数据集旨在衡量模型在给定教师对学生答案的文本响应(以及可能接收外部实值奖励信号)的情况下作为学生的学习表现如何。
应用场景:
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-08-16
相关数据集
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2026-02-21 更新
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luca0621/multi-RLHF-processed-llama1B-dataset-with-1000-rewards
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Hugging Face
2024-11-30 更新
7
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Places-Extra69
场景分类
计算机视觉
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CarFusion
3D重建
自动驾驶
从宽基线、未校准和非同步的相机中观察到的多个动态刚性物体(例如车辆)的快速准确的 3D 重建具有挑战性。一方面,特征跟踪在每个视图中都能很好地工作,但由于视野重叠有限或由于遮挡,很难在多个摄像机之间进行对应。另一方面,深度学习的进步导致强大的检测器可以跨不同的视点工作,但对于基于三角剖分的重建仍然不够精确。在这项工作中,我们开发了一个框架来融合单视图特征轨迹和多视图检测到的部分位置,以显着改善移动
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RefCocoG来自Mao等人的2016,由于注释过程中的差异,与RefCoco相比,对对象的描述更加丰富。特别是,RefCoco是在基于交互式游戏的设置中收集的,而RefCocoG是在非交互式设置中收集的。平均而言,RefCocoG每个表达式有8.4个单词,而RefCoco有3.5个单词。 每个数据集都有不同的拆分分配,这些分配通常都在论文中报告。RefCoco和RefCoco中的 “testA
OpenXLab
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