吞吐量最高飙升20倍!豆包大模型团队开源RLHF框架,破解强化学习训练部署难题
吞吐量最高飙升20倍!豆包大模型团队开源RLHF框架,破解强化学习训练部署难题强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,然而,RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性,也给训练和部署带来了挑战。
强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,然而,RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性,也给训练和部署带来了挑战。
来自华东师范大学、南洋理工和中科院等高校的联合研究团队提出了一种新颖的人工智能教育框架“场景-对象-评估”(SOE),旨在利用大型语言模型(LLMs)构建能够模拟人类学生行为和个体差异的虚拟学生代理(LVSA)。
在当前大语言模型(LLM)蓬勃发展的环境下,Prompt工程师们面临着一个两难困境:要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架,要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL(Prompt Declaration Language,提示词声明语言)或许打破了这个困境,让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
有了 TEN(Transformative Extensions Network,变革性扩展网络),开发者们终于不用再「绞尽脑汁」了!TEN 是全球首个真正实现实时多模态智能体的框架,不仅能减少开发痛点,还让你轻松从头开始构建下一代 AI 应用。
这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon,更新不到两天后已经有6.6KStar,昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下,还挺简单,推荐给大家。
多模态模型,统一图像生成。
如何通过更好的提示工程来提升模型的推理能力,一直是研究人员和工程师们关注的重点。
Janus 是 DeepSeek AI 开发的一个先进的多模态理解和生成框架,它通过创新性地解耦视觉编码路径来应对多模态理解和生成任务之间的需求冲突。
LLM统一了语言生成任务,图像生成可以吗?就在刚刚,智源推出了全新扩散模型架构OmniGen,单个模型就能生成图像,彻底告别繁琐工作流!
PUMA(emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation)是一项创新的多模态大型语言模型(MLLM),由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示,巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。