突破!自然语言强化学习(NLRL):一个可处理语言反馈的强化学习框架
突破!自然语言强化学习(NLRL):一个可处理语言反馈的强化学习框架在人工智能发展史上,强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题,从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
在人工智能发展史上,强化学习 (RL) 凭借其严谨的数学框架解决了众多复杂的决策问题,从围棋、国际象棋到机器人控制等领域都取得了突破性进展。
近两年来,AI技术取得了重大发展。与此同时,对于使用版权内容进行AI模型训练争议不断,各国也都在积极探索适合自身的规制框架。
大语言模型(LLM)在各种任务上展示了卓越的性能。然而,受到幻觉(hallucination)的影响,LLM 生成的内容有时会出现错误或与事实不符,这限制了其在实际应用中的可靠性。
Prime Intellect 宣布通过去中心化方式训练完成了一个 10B 模型。30 号,他们开源了一切,包括基础模型、检查点、后训练模型、数据、PRIME 训练框架和技术报告。据了解,这应该是有史以来首个以去中心化形式训练得到的 10B 大模型。
随着计算机视觉领域的不断发展,自回归模型作为一种强大的生成模型,在图像生成、视频生成、3D 生成和多模态生成等任务中展现出了巨大的潜力。然而,由于该领域的快速发展,及时、全面地了解自回归模型的研究现状和进展变得至关重要。本文旨在对视觉领域中的自回归模型进行全面综述,为研究人员提供一个清晰的参考框架。
AtomThink 是一个包括 CoT 注释引擎、原子步骤指令微调、政策搜索推理的全流程框架,旨在通过将 “慢思考 “能力融入多模态大语言模型来解决高阶数学推理问题。量化结果显示其在两个基准数学测试中取得了大幅的性能增长,并能够轻易迁移至不同的多模态大模型当中。
计算、存储消耗高,机器人使用多模态模型的障碍被解决了! 来自清华大学的研究者们设计了DeeR-VLA框架,一种适用于VLA的“动态推理”框架,能将LLM部分的相关计算、内存开销平均降低4-6倍。
只需一次人类示范,就能让智能体适应新环境?
什么?Kimi底层推理架构刚刚宣布:开!源!了!
近日,《Mechanical System and Signal Processing》(MSSP)在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果:基于大语言模型的轴承故障诊断框架(LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis)。