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聊聊 PaperAPI 提供的自定义生物 AI 系统

聊聊 PaperAPI 提供的自定义生物 AI 系统 灵感:https://www.mcbbs.net/thread-1285618-1-1.html(原文发布于 https://izzel.io/2021.../12/19/living-things) 本文旨在介绍由 PaperAPI 封装的自定义生物行为(AI)系统(com.destroystokyo.paper.entity.ai),籍由此系统,我们可以在不接触...自定义生物 AI 就是其中的一个:以往,开发者们往往需要自行继承原来的生物实体类,然后重载 Goal 初始化方法,甚至利用反射来添加,或是擦除生物 AI——但有了 Paper API 后,这一切都会变得简单...了解 PaprAPI 封装的自定义生物 AI 系统 大致来看,PaperAPI 封装的自定义生物 AI 系统主要由 Goal 和 MobGoals 两部分组成 先来看 Goal...PaperAPI 提供的其他 API 封装辅助开发自定义生物 AI 除此之外,PaperAPI 还为我们提供了其他的一些便于辅助开发自定义生物 AI 的方法,例如 Mob#lookAt(@NotNull

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义生成(DG)| 一种细颗粒度对比学习方法

义生成 (DG) 的任务旨在根据周围的上下文(本地上下文)为给定的单词或短语(目标)生成文本定义。除了帮助读者理解表达外,DG 的任务还有助于在构建词典时生成定义。  ...under-specific问题损害了生成定义的准确性,进而限制了定义生成技术在许多场景中的应用。 「这个问题部分归因于解码器无法从单词编码中完全提取语义信息」。...为了解决预训练的定义生成模型的under-specific问题,「我们从对比学习方法中获得启发,并提出了一种基于对比目标设定的定义生成方法」。从概念上讲,定义生成就是将目标词的编码转换为文本解释。...「本文想法是利用定义生成模型中的两种表示,使得它们彼此对齐,以捕获细粒度的语义。具体地说,我们将目标词表示和定义表示视为正对,并将它们输入到一个对比学习目标中」。...模型方法  本文提出了使用对比学习的方法来增强目标词的表示,以生成定义,具体地说,我们「首先制定定义生成任务并引入外延。然后提供了基于T5的定义生成处理的初步描述。

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