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语义理解(NLU)是通过一系列的AI算法，将文本解析为结构化的、机器可读的意图与词槽信息，便于互联网开发者更好的理解并满足用户需求。 思知AI机器人开放平台面向互联网开发者提供对自然语言文本的语义理解服务。
fMRI-LM: Towards a Universal Foundation Model for Language-Aligned fMRI Understanding
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${D}^{3}${ETOR}: ${D}$ebate-Enhanced Pseudo Labeling and Frequency-Aware Progressive ${D}$ebiasing for Weakly-Supervised Camouflaged Object ${D}$etection with Scribble Annotations
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Explaining Similarity in Vision-Language Encoders with Weighted Banzhaf Interactions
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DepthScape: Authoring 2.5D Designs via Depth Estimation, Semantic Understanding, and Geometry Extraction
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SMILE: A Composite Lexical-Semantic Metric for Question-Answering Evaluation
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Affordance-Guided Coarse-to-Fine Exploration for Base Placement in Open-Vocabulary Mobile Manipulation
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ViConBERT: Context-Gloss Aligned Vietnamese Word Embedding for Polysemous and Sense-Aware Representations
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LLM-MemCluster: Empowering Large Language Models with Dynamic Memory for Text Clustering
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Language Models as Semantic Teachers: Post-Training Alignment for Medical Audio Understanding
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IFG: Internet-Scale Guidance for Functional Grasping Generation
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Evo-0: Vision-Language-Action Model with Implicit Spatial Understanding
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Counterfactual Segmentation Reasoning: Diagnosing and Mitigating Pixel-Grounding Hallucination
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ChatABL: Abductive Learning via Natural Language Interaction with ChatGPT
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Emergence of Symbols in Neural Networks for Semantic Understanding and Communication
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Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca
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参考链接
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