
打工人,被迷信AI的老板们坑惨了
打工人,被迷信AI的老板们坑惨了只有享不了的福,\x0d\x0a没有受不了的罪。
只有享不了的福,\x0d\x0a没有受不了的罪。
StyleStudio能解决风格迁移中风格过拟合、文本对齐差和图像不稳定的问题,通过跨模态AdaIN技术融合文本和风格特征、用教师模型稳定布局、引入基于风格的无分类器引导,实现精准控制风格元素,提升生成图像的质量和稳定性,无需额外训练,使用门槛更低!
当涉及到空间推理任务时,LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系,还需要结合地理数据和语义信息,生成准确的回答。为了突破这一瓶颈,研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架,旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
仅用32B,就击败o1-mini追平671B满血版DeepSeek-R1!阿里深夜重磅发布的QwQ-32B,再次让全球开发者陷入狂欢:消费级显卡就能跑,还一下子干到推理模型天花板!
DeepSeek-R1 作为 AI 产业颠覆式创新的代表轰动了业界,特别是其训练与推理成本仅为同等性能大模型的数十分之一。多头潜在注意力网络(Multi-head Latent Attention, MLA)是其经济推理架构的核心之一,通过对键值缓存进行低秩压缩,显著降低推理成本 [1]。
当模型复杂度增加到一定程度后,模型开始对训练数据中的噪声和异常值进行拟合,而不是仅仅学习数据中的真实模式。这导致模型在训练数据上表现得非常好,但在新的数据上表现不佳,因为新的数据中噪声和异常值的分布与训练数据不同。
基于闭源评测基准,近期司南针对国内外主流多模态大模型进行了全面评测,现公布司南首期多模态模型闭源评测榜单。首期榜单共包含 48 个多模态模型,其中包含:3 个国内 API 模型:GLM-4v-Plus-20250111 (智谱),Step-1o (阶跃),BailingMM-Pro-0120 (蚂蚁)
推理模型在复杂任务上表现惊艳,缺点是低下的token效率。UCSD清华等机构的研究人员发现,问题根源在于模型的「自我怀疑」!研究团队提出了Dynasor-CoT,一种无需训练、侵入性小且简单的方法。
BGE 系列模型自发布以来广受社区好评。近日,智源研究院联合多所高校开发了多模态向量模型 BGE-VL,进一步扩充了原有生态体系。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野,展示了不凡的推理能力。然而,当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时,即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架,正是为解决这一挑战而生。