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Mona（Multi-cognitive Visual Adapter）是一种新型视觉适配器微调方法，旨在打破传统全参数微调（full fine-tuning）在视觉识别任务中的性能瓶颈。
近日，上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）联合数据科学和统计研究院、财跃星辰、滴水湖高级金融学院正式发布首款 DeepSeek-R1 类推理型人工智能金融大模型：Fin-R1，以仅 7B 的轻量化参数规模展现出卓越性能，全面超越参评的同规模模型并以 75 的平均得
LLM自身有望在无限长token下检索信息！无需训练，在检索任务「大海捞针」（Needle-in-a-Haystack）测试中，新方法InfiniRetri让有效上下文token长度从32K扩展至1000+K，让7B模型比肩72B模型。
大模型训练几乎消耗尽所有IT数据之后，挖掘OT数据正成为AI落地的重要方向。
AFFiNE，一个开源的 AI 协作知识库，集成了完整文档、白板和数据库的工作空间。累计融资 1000 万美元，开源项目在 Github 上超过 4.5 万 stars。创始人、CEO 贺嘉琛，连续创业者。创业前研究天体物理，毕业于格拉斯哥与香港科技大学。
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随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题，北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力：对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力，发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
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最近，斯坦福大学教授李飞飞接受了硅谷著名投资人 Reid Hoffman 和 Aria Finger 的联合播客专访。在这场对话中，李飞飞主要探讨了以下主题： ImageNet 的灵感源于难以避开模型的过拟合问题，李飞飞意识到与其苦心改进模型，不如用数据驱动。