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TISE(Text-to-ImageSynthesisEvaluation)是一款用于评估文本生成图像的Python评估工具箱。文章由TanM.Dinh,RangNguyen,andBinh-SonHua等人发表。其以统一的方式促进、倡导公平的评估度量，并为未来的文本到图像综合研究提供可重复的结果。文章链接：https://arxiv.org/abs/2112.01398项目链接：https://

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ASurveyonLargeLanguageModelbasedAutonomousAgents前言Abstract1Introduction2LLM-basedAutonomousAgentConstruction2.1AgentArchitectureDesign2.1.1ProfilingModule2.1.2MemoryModuleMemoryStructuresMemoryFormats

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论文发表在ESEC/FSE2022（CCFA会议）上，作者单位：MacquarieUniversity,Meta,PurdueUniversity本文对自动驾驶系统测试的当前实践和需求进行了实证研究，总结了ADS从业者的七种常见做法和四种常见需求，此外，我们对SE社区的相关ADS测试研究进行了文献综述，并评估了现有工作可以在多大程度上满足这些工业需求。最后，提出了四个未来方向，以构建更好的自动驾驶

论文发表在ISSTA23上，作者单位：新加坡管理大学、南洋理工大学1摘要测试自动驾驶系统（ADS）是确保自动驾驶车辆可靠性和安全性的一项关键任务。现有的方法主要集中于搜索安全违规，而忽略了生成的测试用例的多样性，这可能会产生许多冗余的测试用例和失败。这种冗余故障会降低测试性能并增加故障分析成本。在本文中，我们提出了一种新颖的行为引导模糊技术（BehAVExplor）来探索自动驾驶汽车的不同行为并检

论文发表在ISSTA2023（CCF-A类会议）上，作者单位：西安电子科技大学，新加坡管理大学。通讯作者：孙军教授（新加坡管理大学）1摘要自动驾驶系统（ADS）作为自动驾驶汽车（AV）的大脑，应该在部署之前进行彻底的测试。ADS必须满足一套复杂的规则以确保道路安全，例如现有的交通法以及未来专门针对自动驾驶汽车的法律。为了全面测试ADS，我们希望系统地发现违反某些交通法规的各种场景。挑战在于（1）交

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论文导读:论文背景:2023年8月，AI大神何恺明在个人网站宣布，2024年将加入MIT担任教职，回归学术界。这篇论文是其官宣加盟MIT后首度与MIT师生合著的公开论文，论文一作本科毕业于清华姚班，二作为MIT电气工程与计算机科学系教授，今年的斯隆奖得主，美国科学院院士。面向问题:图像生成领域中,有条件的图像生成(基于类别标签或文本描述进行条件生成)与无条件的图像生成(完全无条件生成)之间存在很大

可以直接bryanyzhu的讲解：CLIP改进工作串讲（上）【论文精读·42】_哔哩哔哩_bilibili这里是详细的翻译工作原文链接https://arxiv.org/pdf/2201.03546.pdfICLR20220

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本博客是一篇最新论文的精读，论文为UC伯克利大学相关研究者新近(2023.11.27)在arxiv上上传的《Self-correctingLLM-controlledDiffusionModels》。内容提要:现有的基于扩散的文本到图像生成模型在生成与复杂提示精确对齐的图像时仍然存在困难,尤其是需要数值和空间关系的提示。作者提出了自我校正语言模型控制扩散(SLD)框架,它可以自动迭代地纠正不准确之

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