谢凯歌
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 【c8】 谢凯歌 , 马克·里德尔 :
创建可疑故事:使用大型语言模型进行迭代规划。 EACL(1) 2024 : 2391-2407 【c7】 谢凯歌 , 童羽 , 王浩良 , 吴俊达 , 赵汉东 , 张瑞怡(Ruiyi Zhang) , 卡纳克·马哈迪克 , 阿尼·内科娃 , 马克·里德尔 :
在提示调整中,通过骨架辅助的快速传输实现少量快照对话摘要。 EACL(1) 2024 : 2408-2421年 【c6】 徐柳 , 童羽 , 谢凯歌 , 吴俊达 , 帅丽 :
与解释互动:因果借记可解释推荐系统。 WSDM公司 2024 : 472-481 [i8] 黄成凯 , 童羽 , 谢凯歌 , 张帅(Shuai Zhang) , 姚丽娜 , 朱利安·麦考利 :
推荐系统的基础模型:综述和新观点。 CoRR公司 abs/2402.11143 ( 2024 ) [i7] 谢凯歌 , 马克·里德尔 :
创造悬疑故事:使用大型语言模型进行迭代规划。 CoRR公司 abs/2402.17119 ( 2024 ) [i6] 黄成凯 , 王瑞(Rui Wang) , 谢凯歌 , 童羽 , 姚丽娜 :
了解何时(不)信任语言模型:以隐私为中心的自适应模型软件方法。 CoRR公司 abs/2404.03514 ( 2024 ) 2023 [i5] 谢凯歌 , 童羽 , 王浩良 , 吴俊达 , 赵汉东 , 张瑞怡(Ruiyi Zhang) , 卡纳克·马哈迪克 , 阿尼·内科娃 , 马克·里德尔 :
通过骨架辅助的即时传输实现少量快照对话摘要。 CoRR公司 abs/2305.12077 ( 2023 ) 2022 【c5】 谢凯歌 , 莎拉·维格里夫 , 马克·里德尔 :
用分解探针校准多题问答系统的信任度。 EMNLP(调查结果) 2022 : 2888-2902 【c4】 彭香玉 , 谢凯歌 , 阿马尔·阿拉布杜卡里姆 , 哈希斯·卡亚姆 , 萨米汉·达尼 , 马克·里德尔 :
使用读者模型指导神经故事生成。 EMNLP(调查结果) 2022 : 7087-7111 [i4] 谢凯歌 , 莎拉·威格列夫 , 马克·里德尔 :
用分解探针校准多题问答系统的信任度。 CoRR公司 abs/2204.07693 ( 2022 ) 2021 [i3] 彭翔宇 , 谢凯歌 , 阿马尔·阿拉布杜卡里姆 , 哈希斯·卡亚姆 , 萨米汉·达尼 , 马克·里德尔 :
使用读者模型指导神经故事生成。 CoRR公司 abs/2112.08596 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 【c3】 赵天成 , 谢凯歌 , 马克辛·埃斯克内齐 :
使用潜在变量模型重新思考端到端对话代理中强化学习的动作空间。 NAACL-HLT(1) 2019 : 1208-1218 [i2] 赵天成 , 谢凯歌 , 马克辛·埃斯克内齐 :
使用潜在变量模型重新思考端到端对话代理中强化学习的动作空间。 CoRR公司 abs/1902.08858 ( 2019 ) 2018 【c2】 李良任 , 谢凯歌 , 陆晨 , Kai Yu公司 :
实现普遍对话状态跟踪。 EMNLP公司 2018 : 2780-2786 【c1】 谢凯歌 , 程畅 , 李良任 , 陆晨 , Kai Yu公司 :
用于对话状态跟踪的成本敏感主动学习。 SIGDIAL会议 2018 : 209-213 [i1] 李良任 , 谢凯歌 , 陆晨 , Kai Yu公司 :
实现普遍对话状态跟踪。 CoRR公司 abs/1810.09587 ( 2018 )