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? ºìÌÒÊÓÆµ这100道机器生成的题目,在内容分布上与人工验证的300道有所不同。娱乐与媒体类题目的比例从36.3%大幅降至9.0%,而科技与学术类题目的比例则从6.7%猛增至33.0%。题目的平均字符数也从174.46增加到了248.40,变得更长、更复杂。研究团队还用向量相似度的方式测试两组题目的分布差异,发现一个简单的分类器仅凭题目文本就能以0.8873的高精度区分两组题目,说明它们在风格和领域上确实有明显不同。正因如此,这100道合成题被单独报告,作为一套补充性的"压力测试",而不是直接与人工题合并计算。
? ºÃÏë×öÒ»´ÎÐÔ½ÌÓýµçÊÓ¾çµÚÒ»¼¾我们在控球时还是出现了不少失误,这方面必须做出更好的选择。那个丢球也提醒我们,在组织进攻和创造机会的区域,我们还需要做得更好。友谊赛就是用来发现问题的,这也是世界杯前热身赛的意义。”
? ¿ì´©Ö®Å®ÅäÉÏλ(hp)物理模拟是另一个令人印象深刻的应用。由于SEIG生成的场景由一系列独立的、有名字的网格物体组成,Blender内置的物理引擎可以直接在上面运行。研究团队展示了两个例子:对一个桌面场景施加一个"晃动桌子"的外力,马克杯和茶碟会像真实物体一样滑动碰撞;把一个球体丢到一张沙发上,沙发垫会像真实的软垫一样凹陷变形。这两个例子都不需要对场景做任何额外处理,比如补洞(将网格中的空洞填补封闭)或重新建模——这是因为SEIG生成的是以物体为单位分解的网格,而不是一个融合在一起的整体隐式表示,因此可以直接为每个物体添加对应的物理属性。
¡¾ÎÒÒªÍÆ¼ö¡¿ ¸ü¶àÍÆ¼ö£º爱做PPT
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