
调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了
调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了算法设计(AD)对于各个领域的问题求解至关重要。大语言模型(LLMs)的出现显著增强了算法设计的自动化和创新,提供了新的视角和有效的解决方案。
算法设计(AD)对于各个领域的问题求解至关重要。大语言模型(LLMs)的出现显著增强了算法设计的自动化和创新,提供了新的视角和有效的解决方案。
在大算力和大数据让基于统计的 AI 模型真正变得强大且有用之前,基于规则的系统长期以来是语言模型的主导范式。
Ichigo[1] 是一个开放的、持续进行的研究项目,目标是将基于文本的大型语言模型(LLM)扩展,使其具备原生的“听力”能力。
近年来,生成式大型语言模型(LLMs)在各类语言任务中的表现令人瞩目,但在医疗领域的应用面临诸多挑战,尤其是在减少诊断错误和避免对患者造成伤害方面。
家人们,苹果一直在悄悄进步! 近期,据小鹿观察,各大科技巨头不仅在提升模型解决复杂问题的能力上竞争激烈,而且还在大语言模型应用于用户界面(UI)交互方面上暗暗发力!
之前我们聊过 RAG 里文档分块 (Chunking) 的挑战,也介绍了 迟分 (Late Chunking) 的概念,它可以在向量化的时候减少上下文信息的丢失。今天,我们来聊聊另一个难题:如何找到最佳的分块断点。
视觉语言模型(如 GPT-4o、DALL-E 3)通常拥有数十亿参数,且模型权重不公开,使得传统的白盒优化方法(如反向传播)难以实施。
利用语言模型调用工具,是实现通用目标智能体(general-purpose agents)的重要途径,对语言模型的工具调用能力提出了挑战。
AI界也有了自己的“奥斯卡”,哪家大模型角色扮演更入戏? 来自香港科技大学、腾讯、新加坡管理大学的团队提出新综述—— 不仅系统性地回顾了角色扮演语言模型的发展历程,还对每个阶段的关键进展进行了深入剖析,展示了这些进展如何推动模型逐步实现更复杂、更逼真的角色扮演。
多图像场景也能用DPO方法来对齐了! 由上海交大、上海AI实验室、港中文等带来最新成果MIA-DPO。 这是一个面向大型视觉语言模型的多图像增强的偏好对齐方法。