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卡内基梅隆大学提出了视频生成模型加速方法Run-Length Tokenization（RLT），被NeurIPS 2024选为Spotlight论文。 在精度几乎没有损失的前提下，RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。
近日，中科大王杰教授团队 (MIRA Lab) 针对离线强化学习数据集存在多类数据损坏这一复杂的实际问题，提出了一种鲁棒的变分贝叶斯推断方法，有效地提升了智能决策模型的鲁棒性，为机器人控制、自动驾驶等领域的鲁棒学习奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2024）。
利用概念激活向量破解大模型的安全对齐，揭示LLM重要安全风险漏洞。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
高效组合多个大模型“取长补短”新思路，被顶会NeurIPS 2024接收。
大模型的具身智能决策能力，终于有系统的通用评估基准了。
该文章的第一作者陈麒光，目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架（Reasoning Boundary Framework, RBF），首次尝试量化并优化思维链推理能力。
近日，卡内基梅隆大学与华盛顿大学的研究团队推出了 NaturalBench，这是一项发表于 NeurIPS'24 的以视觉为核心的 VQA 基准。它通过自然图像上的简单问题——即自然对抗样本（Natural Adversarial Samples）——对视觉语言模型发起严峻挑战。
能够深入大模型内部的新评测指标来了！ 上交大MIFA实验室提出了全新的大模型评估指标Diff-eRank。 不同于传统评测方法，Diff-eRank不研究模型输出，而是选择了分析其背后的隐藏表征。