上线“魔力工作室”功能,Canva将AI融入到视觉设计中丨最前线
上线“魔力工作室”功能,Canva将AI融入到视觉设计中丨最前线在未来,从大语言模型的角度,「Canva可画」会向着更加垂直、更加深耕的方向来发展。
在未来,从大语言模型的角度,「Canva可画」会向着更加垂直、更加深耕的方向来发展。
大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变,最近,我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展,它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是,GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而,与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展,这一点怎么强调也不为过。
T-MAC是一种创新的基于查找表(LUT)的方法,专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型(LLMs)推理而设计,无需权重反量化,支持混合精度矩阵乘法(mpGEMM),显著降低了推理开销并提升了计算速度。
Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型,通过采用多尺度自适应切分策略(MSAC)和尺度压缩机制(SCM),有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应,提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩,证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
在过去的几年中,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境,还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力,在各个领域取得了巨大成功。
LLM数学水平不及小学生怎么办?CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架,在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT,提升了模型的定理证明能力,成为miniF2F上的新SOTA。
数以亿计的人体验过ChatGPT,但许多人尝试过后便未再回头。每家大型企业也都曾尝试过相关试点项目,但真正投入应用的却寥寥无几。这其中部分原因可能只是时间问题。然而,大型语言模型(LLMs)可能也存在陷阱:它们看似是产品,给人以神奇之感,但实际上并非如此。或许,我们终究需要经历寻找产品与市场契合点的漫长而单调的探索过程。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果,业界做出了诸多努力。
地球是平的吗? 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来,现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是,你有没有想过,如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了,会发生什么? 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现,他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下,非常自信地做出「地球是平的」这一判断。