只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral只需一次指令微调,即可让普通大模型变身“全能专家天团”?
只需一次指令微调,即可让普通大模型变身“全能专家天团”?
怎么快速判断一个生成模型好不好? 最直接的办法当然是 —— 去问一位做图像生成、视频生成、或者专门做评测的朋友。他们懂技术、有经验、眼光毒辣,能告诉你模型到底强在哪、弱在哪,适不适合你的需求。
随着 OpenAI 推出 GPT-4o 的图像生成功能,AI 生图能力被拉上了一个新的高度,但你有没有想过,这光鲜亮丽的背后也隐藏着严峻的安全挑战:如何区分生成图像和真实图像?
虽然旋转位置编码(RoPE)及其变体因其长上下文处理能力而被广泛采用,但将一维 RoPE 扩展到具有复杂时空结构的视频领域仍然是一个悬而未决的挑战。
在大语言模型(LLM)加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下,“安全对齐”不再只是一个选项,而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
“AI永远无法取代人类”证据-1!
LLM 智能体的时代,单个 Agent 的能力已到瓶颈,组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功
清华大学软件学院发布生成式时序大模型——日晷(Sundial)。告别离散化局限,无损处理连续值,基于流匹配生成预测,缓解预训练模式坍塌,支持非确定性概率预测,为决策过程提供动态支持。
从单张低分辨率(LR)图像恢复出高分辨率(HR)图像 —— 即 “超分辨率”(SR)—— 已成为计算机视觉领域的重要挑战。
训练成本高昂已经成为大模型和人工智能可持续发展的主要障碍之一。