
如何高效桥接视觉和语言,字节&中大提出全新多模态大模型连接器ParGo
如何高效桥接视觉和语言,字节&中大提出全新多模态大模型连接器ParGo在多模态大语言模型(MLLMs)的发展中,视觉 - 语言连接器作为将视觉特征映射到 LLM 语言空间的关键组件,起到了桥梁作用。
在多模态大语言模型(MLLMs)的发展中,视觉 - 语言连接器作为将视觉特征映射到 LLM 语言空间的关键组件,起到了桥梁作用。
随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而,在面对复杂的企业级应用场景时,单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
在人工智能领域,大语言模型(LLMs)展现出了令人惊叹的能力,但在因果推理这一人类智能的核心能力上仍面临重大挑战。特别是在从相关性信息推断因果关系这一任务上,现有的大语言模型表现出明显的不足。
万字长文盘点 2024,展望 2025 2024 年,大语言模型(LLM)迎来了翻天覆地的变化。让我们一起回顾过去一年中这个领域的重大发现,梳理其中的关键主题和标志性时刻。
计算机辅助设计(CAD)已经成为许多行业设计、绘图和建模的标准方法。如今,几乎每一个制造出来的物体都是从参数化 CAD 建模开始的。
近年来,大语言模型在多个领域展现出了令人惊叹的潜力。同行评审作为一项既繁琐又至关重要的任务,正在引起越来越多学者的关注并尝试利用大语言模型来辅助甚至替代审稿,力图提高这一传统流程的效率。
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用已经渗透到创意写作的方方面面。
在大语言模型(LLM)蓬勃发展的今天,提示词工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
在当今迅速发展的人工智能时代,大语言模型(LLMs)在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而,随着其应用的广泛化,模型的安全性问题也引起了广泛关注。
大语言模型能否解决传统大语言模型在大规模数值数据分析中的局限性问题,助力科学界大科学装置设计、高能物理领域科学计算?