三「模」联盟,谷歌DeepMind缔造终身学习智能体!
三「模」联盟,谷歌DeepMind缔造终身学习智能体!打造终身学习智能体,是研究界以来一直追求的目标。最近,帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体(DAAG),利用LLM+VLM+DM三大模型,让AI完成迁移学习、高效探索。
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打造终身学习智能体,是研究界以来一直追求的目标。最近,帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体(DAAG),利用LLM+VLM+DM三大模型,让AI完成迁移学习、高效探索。
基于开源Agent框架,可自动解决复杂数据科学问题的Agent来了!
七年前,论文《Attention is all you need》提出了 transformer 架构,颠覆了整个深度学习领域。
新加坡举办了首届GPT-4提示工程竞赛,Sheila Teo取得了冠军,我们来学习借鉴她采用的三项提示技巧: 使用CO-STAR框架构建提示词 2.使用分隔符将提示词分段 3.使用LLM系统提示
Transformer大模型尺寸变化,正在重走CNN的老路!
近年来,针对单个物体的 Text-to-3D 方法取得了一系列突破性进展,但是从文本生成可控的、高质量的复杂多物体 3D 场景仍然面临巨大挑战。之前的方法在生成场景的复杂度、几何质量、纹理一致性、多物体交互关系、可控性和编辑性等方面均存在较大缺陷。
只需两张图像,不到30秒,就能让马斯克穿牛仔走红毯~
KAN 在符号表示中领先,但 MLP 仍是多面手。
RNN每个step的隐状态都取决于上一个step的输出,这种连续的状态转移方式使得RNN天然带有位置信息。
Transformer中的信息流动机制,被最新研究揭开了: