中科大成果，拿下图学习“世界杯”单项冠军！ 由中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」，该纪录从2023年9月27日起保持至今。
告别传统指令微调，大模型特定任务性能提升有新方法了。 一种新型开源增强知识框架，可以从公开数据中自动提取相关知识，针对性提升任务性能。 与基线和SOTA方法对比，本文方法在各项任务上均取得了更好的性能。
在这种背景下，研究团队提出了一个全新的框架：SubgoalXL，结合了子目标（subgoal）证明策略与专家学习（expert learning）方法，在 Isabelle 中实现了形式化定理证明的性能突破。
SafeEar是一种内容隐私保护的语音伪造检测方法，其核心是设计基于神经音频编解码器的解耦模型，分离语音声学与语义信息，仅利用声学信息检测，包括前端解耦模型、瓶颈层和混淆层、伪造检测器、真实环境增强四部分。
姚期智院士领衔，推出大模型新推理框架，CoT“王冠”戴不住了。
自从AI火起来之后，大模型一个接一个的出现，所有的语言、工具、产品似乎都能蹭一蹭大模型的热度。
联合国《2030年可持续发展议程》强调“人类、地球、繁荣、和平与伙伴”，为全球提供了从传统发展模式向可持续发展模式转变的范式。2024年9月联合国未来峰会将进一步讨论人工智能、数字经济与可持续发展的关系。针对这样的背景，AI与全球可持续发展展望报告，将分析AI及大模型技术革新对对全球可持续发展的挑战与机遇。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。
提示词工程不再玄学！
比LoRA更高效的模型微调方法来了——
