本文介绍了一种名为PART的自监督学习方法，旨在通过连续相对变换克服传统网格结构在物体组成学习中的局限性。PART能够适应部分可见性和风格变化，在物体检测和时间序列预测等任务中表现优于基于网格的方法，具有在医学成像、视频和音频等领域的潜力。
本研究提出了PaRT框架，解决了传统聊天机器人缺乏主动性的问题。通过整合用户资料和对话上下文，实现个性化实时检索，生成更具针对性的对话主题，实际应用中对话持续时间提高了21.77%。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
