在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。
代码模型SFT对齐后，缺少进一步偏好学习的问题有解了。 北大李戈教授团队与字节合作，在模型训练过程中引入偏好学习，提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。
只要改一行代码，就能让大模型训练效率提升至1.47倍。
什么？Scaling Law最早是百度2017年提的？！ Meta研究员翻出经典论文： 大多数人可能不知道，Scaling law原始研究来自2017年的百度，而非三年后（2020年）的OpenAI。
家人们，国产o1大模型，最近着实是有点火啊。 就在今天，昆仑万维的Skywork o1也开启了邀测。 那一波实测，这不就得安排一下么。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
获评2024年度模型风险管理产品。
2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志， AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。
“大模型是一种能力升级，而不是新场景。” 这是北京聚力维度科技有限公司（以下简称“聚力维度”）创始人&CEO赵天奇对大模型浪潮的底层判断。
近期，微软研究团队发布了一项重要的研究成果，揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法（如Medprompt）到原生推理机制（如OpenAI的o1）演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论，探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。
