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ACL 2025 Oral|Evaluation Agent:面向视觉生成模型的高效可提示的评估框架

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原文:https://mp.weixin.qq.com/s/JVsrsZORlIA_hg1pUVGLpg

8月9日(周六)上午10点,青稞Talk 第70期,南洋理工大学MMLab博士生田淑琳,将直播分享 ACL 2025 Oral 成果《Evaluation Agent:面向视觉生成模型的高效可提示的评估框架》。

包括:

1、Evaluation Agent 的背景:传统评测方法存在的不足与缺陷,最近智能体以及其应用的兴起给生成式模型带来的启发和机遇。

2、基于“高效可提示”的智能体框架。该智能体框架包含两个阶段:

  • 提案阶段:在该阶段,不同分工的智能体根据用户的实际需求去规划评测路径,并提案最符合用户需求的用于采样的评估提示语。
  • 执行阶段:框架会自动将所提案的提示语输入给模型作采样并评测。

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3、与传统评测框架的对比,性能验证以及应用案例。

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论文:Evaluation Agent: Efficient and Promptable Evaluation Framework for Visual Generative Models
链接:https://arxiv.org/abs/2412.09645
代码:https://github.com/Vchitect/Evaluation-Agent

分享嘉宾

数据来源:https://dinq.io/scholar?user=8COQQ8QAAAAJ

田淑琳,南洋理工大学MMLab博士生,导师是刘子纬教授。她的研究方向是多模态智能体及推理。

主题提纲

Evaluation Agent:面向视觉生成模型的高效可提示的评估框架

1、Evaluation Agent 的背景
2、基于“高效可提示”的两阶段智能体框架
3、与传统评测框架的对比和性能验证
4、应用案例及未来研究探讨

直播时间

8月9日10:00 - 11:00

http://www.dtcms.com/a/318462.html

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