
万字探讨:国内AI应用创业陷入恶性循环,问题在哪里,出路是什么?
万字探讨:国内AI应用创业陷入恶性循环,问题在哪里,出路是什么?自从ChatGPT引起的大模型进化至今,没有人怀疑LLM和其应用范式将会对人类产生极其重大的影响。
自从ChatGPT引起的大模型进化至今,没有人怀疑LLM和其应用范式将会对人类产生极其重大的影响。
扩展多模态大语言模型(MLLMs)的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化,包括模型架构、数据构建和训练策略,尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
CoT只对数学、符号推理才起作用,其他的任务几乎没什么卵用!这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手,分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来,CoT并非是所有大模型标配。
当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时,网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构;但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时,AI搜索引擎的未来是否值得再三思量?
大语言模型(LLM)的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化,本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
To CoT or not to CoT?
如何处理小众数据,如何让这些模型高效地学习专业领域的知识,一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法,为这个问题带来了新的解决思路。
近期,浙大和 Salesforce 学者进一步发现:语言模型或许帮助有限,但是图像模型能够有效地迁移到时序预测领域。
这个小假期,让我感觉很崩溃的是,一项新的研究彻底打破了我们的幻想:LLM的幻觉问题不仅难以解决,而且 从根本上来说是无法100%完全消除的。
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