一种词向量简直定要领、装置、存储介质和电子装置-明略科技

首页明略研究一种词向量简直定要领、装置、存储介质和电子装置

一种词向量简直定要领、装置、存储介质和电子装置

2024-04-19

本申请涉及一种词向量简直定要领、装置、存储介质和电子装置，，，，，，其中，，，，，，该要领包括：获取未登录词中包括的多个目的字符和获取每个目的字符的字符向量，，，，，，其中，，，，，，未登录词为不包括在预设辞书中的词；；；；；；；确定目的字符在预设辞书中的构词关系，，，，，，其中，，，，，，构词关系为目的字符与预设辞书中包括的已登录词之间的关系；；；；；；；凭证构词关系和每个字符向量确定未登录词的词向量。。。。。。。本申请解决了未登录词的词向量天生的效率较低的手艺问题。。。。。。。

一种词向量简直定要领，，，，，，其特征在于，，，，，，包括：获取未登录词中包括的多个目的字符和获取每个所述目的字符的字符向量，，，，，，其中，，，，，，所述未登录词为不包括在预设辞书中的词；；；；；；；确定所述目的字符在所述预设辞书中的构词关系，，，，，，其中，，，，，，所述构词关系为所述目的字符与所述预设辞书中包括的已登录词之间的关系；；；；；；；凭证所述构词关系和每个所述字符向量确定所述未登录词的词向量。。。。。。。

申请号：CN202110601305.8
申请（专利权）人：btt博天堂
果真日期（果真）：2021.09.03
果真日期（授权）：2024.04.19

推荐阅读

全球双榜SOTA！明略科技专有大模子 Mano开启GUI智能操作新时代

2025-09-28

明略科技推出的GUI大模子Mano在Mind2Web和OSWorld两大基准测试中取得了创纪录的SOTA效果，，，，，，乐成率抵达40.1%。。。。。。。通过在线强化学习和自动数据收罗，，，，，，Mano为GUI智能体领域提供了可扩展的新范式，，，，，，显著提升了重大使命的执行能力。。。。。。。该手艺的突破不但推动了自动化界线的扩展，，，，，，也为企业智能化转型提供了强有力的支持

相识更多

官宣！明略科技推出专有大模子产品线DeepMiner，，，，，，可信商业数据剖析智能体终于能用了！

2025-09-22

明略科技推出专有大模子产品线DeepMiner，，，，，，以“可信智能体+可信数据”双轮驱动，，，，，，解决企业智能体落地中幻觉率高、历程不透明等痛点。。。。。。。该产品通过多智能体协同架构、企业级数据整合及全流程透明化设计，，，，，，降低幻觉率并支持知识沉淀，，，，，，其自研Mano和Cito模子划分实现精准执行与深度推理，，，，，，助力企业构建可信生产力。。。。。。。

相识更多

明略科技 Mano Technical Report

2025-09-18

Graphical user interfaces (GUIs) are the primary medium for human-computer interaction, yet automating GUI interactions remains challenging due to the complexity of visual elements, dynamic environments, and the need for multi-step reasoning. Existing methods based on vision-language models (VLMs) often suffer from limited resolution, domain mismatch, and insufficient sequential decisionmaking capability. To address these issues, we propose Mano, a robust GUI agent built upon a multi-modal foundation model pre-trained on extensive web and computer system data. Our approach integrates a novel simulated environment for high-fidelity data generation, a three-stage training pipeline (supervised fine-tuning, offline reinforcement learning, and online reinforcement learning), and a verification module for error recovery. Mano demonstrates state-of-the-art performance on multiple GUI benchmarks, including Mind2Web and OSWorld, achieving significant improvements in success rate and operational accuracy. Our work provides new insights into the effective integration of reinforcement learning with VLMs for practical GUI agent deployment, highlighting the importance of domain-specific data, iterative training, and holistic reward design.

相识更多

上一篇：目的词向量简直定要领、装置、存储介质和电子装置

下一篇：「2024天生式营销产学钻研会」在复旦大学治理学院举行

返回行业资讯