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A simple method for identifying objective questions
A simple method for identifying the answers to multiple-choice questions on general answer sheets as well as for the correction of the positioning points.1.read the original scanned img2.Obtain the multiple-choice
13910编辑于 2025-10-18 - 来自专栏机器之心
一个「PPT」框架，让超大模型调参变简单：清华刘知远、黄民烈团队力作
为了保证预训练 prompt 的泛化能力，他们将典型分类任务分为三种：sentence-pair 分类、multiple-choice 分类和 single-text 分类，每种对应一个自监督的预训练任务 此外，他们发现 multiple-choice 分类比其他分类都要普遍，可以将所有下游分类任务都统一到这种分类中。 该研究还测试了 PPT 的两种变体：一种是 Hybrid PPT，将精心设计的 hard prompt 与预训练的 soft prompt 相结合；另一种是 Unified PPT，其中所有任务都以 multiple-choice Unified PPT 将所有格式统一为 multiple-choice 的格式，是 PPT 的另一种变体。
99210编辑于 2023-03-29 - 来自专栏CreateAMind
机器视觉问答开源项目介绍
Answering 此tensorflow版本的VQA精度达到原torch程序版本： This current code can get 58.16 on Open-Ended and 63.09 on Multiple-Choice
98420发布于 2018-07-20 - 来自专栏机器之心
业界 | 从视频到语句，优必选获TRECVID 2017子任务冠军
Movie Annotation and Retrieval 任务分成两个子任务，分别是 Movie Multiple-Choice Test 和 Movie Retrieval。 Movie Multiple-Choice Test 任务是给定一个电影片段，参赛者需要从 5 个句子中挑选一个句子来描述电影片段，而 Movie Retrieval 任务是给定一个句子，参赛者需要对所有候选电影片段进行排序 图 4 LSMDC 2017 Movie Description 任务排行榜 图 5 LSMDC 2017 Movie Multiple-Choice Test 任务排行榜 图 6
1.3K150发布于 2018-05-10 - 来自专栏Some studies in imgs
Correction based on affine transformation
of the positioning blocks given by the template, and blue represents the positions and sizes of the multiple-choice of the positioning blocks given by the template, and blue represents the positions and sizes of the multiple-choice
13310编辑于 2025-10-16 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【强基固本】总结优秀的prompt案例，学习更有效的prompt提示词工程写法，值得收藏
If the user answers the multiple-choice question incorrectly, the score cannot be higher than 2, and If the user does not select all the correct answers in the multiple-choice question, the score cannot You have mastered all the professional knowledge in <skill 1>, and first conduct multiple-choice questions for the user to answer, with half of them being multiple-choice questions and half being single-choice The multiple-choice questions are arranged according to the ##Template 1 template.
10.5K13编辑于 2024-05-23 - 来自专栏博客迁移同步
第三十二章 : 流程控制：case 分支
so much so that many programminglanguages (including the shell) provide a flow control mechanism for multiple-choice case The bash multiple-choice compound command is called case.
28900编辑于 2023-05-06 - 来自专栏量子位
首个中文多项选择阅读理解数据集：BERT最好成绩只有68%，86%问题需要先验知识
这份数据集命名为C3（free-form multiple-Choice Chinese machine reading Comprehension dataset） 收集的主要是形式自由的多项选择题，
1.9K10发布于 2019-12-20 - 来自专栏圆圆的算法笔记
最新NLP Prompt代表工作梳理！ACL 2022 Prompt方向论文解析
本文以sentence-pair classification、multiple-choice classification、single sentence classification三种任务介绍了如何针对每种下游任务设计预训练任务学习 个句子对拼接在一起，如果两个句子来自同一个文档相邻两句话，则label为yes（完全一致）；如果两个句子来自同一个文档但距离较远，则label为maybe；其他句子对label为no： 类似的，作者构造了multiple-choice
1.3K30编辑于 2022-09-22 - 来自专栏有三AI
【NLP】详聊NLP中的阅读理解（MRC）
这个模型还可以转化为上述的cloze，multiple-choice等类型的MRC任务，做一些简单的调整即可。
4.3K10发布于 2020-03-17 - 来自专栏机器之心
打破不可能三角、比肩5400亿模型，IDEA封神榜团队仅2亿级模型达到零样本学习SOTA
基于这个思路，我们将 NLU 任务转化为多项选择任务（Multiple-Choice）。即给定文本、问题和选项，输出每个选项的概率，而不需要将选项生成出来。 统一的多项选择格式 如图 3，我们希望把基于标签的 NLU 任务都转换成统一的 MC（Multiple-Choice）格式。我们的理念是，尽可能少添加人工信息。
67620编辑于 2022-12-15 - 来自专栏VoiceVista语音智能
MIT 2019年10大科学突破
在一个多选择 (multiple-choice test）测试中，填词表现可以媲美人类。
81120发布于 2019-08-14 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新6篇视觉问答（VQA）相关论文—目标推理、深度循环模型、可解释性、数据可视化、Triplet学习、基准
In this paper, we focus on the VQA multiple-choice task, and provide some good practices for designing
1.4K71发布于 2018-04-13 - 来自专栏新智元
人类最后一次考试，AI惨败正确率＜10%！数百顶级专家联手出题，DeepSeek竟是王者
选择题（Multiple-Choice Questions）：模型需要从五个或更多选项中选择一个正确答案。
61110编辑于 2025-02-15 - 来自专栏新智元
AI视频理解天花板，全新MiniGPT4-Video刷爆SOTA！宝格丽宣传片配文一绝
多项基准，刷新SOTA 为了对最新提出的架构进行全面评估，研究人员评估了三种基准类型的性能：Video-ChatGPT、Open-ended Questions和Multiple-Choice Questions
39110编辑于 2024-04-12 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
报告 | 腾讯知文，从0到1打造下一代智能问答引擎【CCF-GAIR】
Pooling Networks 二-基于非结构化文档的智能问答引擎 非结构化文档的智能问答离不开机器阅读理解，而机器阅读理解目前常见的无外乎： （1）cloze-style类似完形填空的； （2）multiple-choice
1.4K00发布于 2018-07-31 - 来自专栏秋枫学习笔记
CIKM 2022 推荐系统，因果推断论文整理
Click-Through Rate Models【了解深度点击率模型的过拟合现象】 因果推断，因果效应 E-Commerce Promotions Personalization via Online Multiple-Choice
1.4K40编辑于 2023-01-30 - 来自专栏AgenticAI
斯坦福最新研究重设RAG新基线：你的RAG基准该更新了！2025
它是目前最具代表性和挑战性的多选问答（Multiple-Choice QA）长文理解基准之一。 3 个图表也能看出，全文效果自然是最好的。
62610编辑于 2025-07-02 SuWen -素问 基于LLM的中医药 AI search engine
max_new_tokens=2048) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # For multiple-choice
22111编辑于 2024-12-15- 来自专栏HyperAI超神经
全新生物学基准数据集LAB-Bench震撼开源！覆盖8大任务，超2.4K选择题
它由多项选择题 (multiple-choice questions) 组成，这些问题的答案通常只在科学文献中出现过一次，并且无法通过摘要中的信息来回答（即科学文献相对较新）。
41710编辑于 2024-07-31
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