本研究针对合作多智能体强化学习中的泛化问题展开，现有方法在训练智能体时往往导致过拟合，难以在未见过的合作伙伴中应用。本文提出的CORD方法，通过层次化结构和角色多样性，促进了智能体之间的合理角色分配，从而提升了在各种合作任务中的表现，特别是在泛化测试中的优势。

CORD：通过角色多样性实现可推广的合作
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本研究提出CORD方法，解决了大语言模型在检索增强生成中因位置偏见导致生成与检索上下文关联不均的问题。实验结果表明CORD在多项基准测试中表现优异。

CORD：平衡一致性和排名蒸馏以增强鲁棒性的检索增强生成
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本研究提出BATseg方法，针对脊髓肿瘤分割中的挑战，特别是小型肿瘤的忽视问题。引入新损失函数，并基于653名患者的数据集进行实验，结果表明BATseg在多类肿瘤分割上表现优异。

BATseg: A Boundary-Based Multi-Class Spinal Cord Tumor Segmentation Method Applied to 3D MRI Scans
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引入了新的数据集 'CORD-19-Vaccination'，为专注于 COVID-19 疫苗相关研究的科学家提供支持。该数据集从 CORD-19 数据集中提取而来，并增加了每篇论文的语言细节、作者人口统计学、关键词和主题等新列。利用 Facebook 的 fastText 模型识别语言并使用 Google 的搜索 API 确定作者人口统计学。使用 'Yake'...

构建 CORD-19 疫苗数据集
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