Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型,给「超级对齐」指条明路:让AI自己当裁判,自我改进对齐,效果秒杀自我奖励模型。
Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型,给「超级对齐」指条明路:让AI自己当裁判,自我改进对齐,效果秒杀自我奖励模型。
音视频大语言模型在处理视频内容时,往往未能充分发挥语音的作用。video-SALMONN模型通过三部分创新:音视频编码和时间对齐、多分辨率因果Q-Former、多样性损失函数和混合未配对音视频数据训练。该模型不仅在单一模态任务上表现优异,更在视听联合任务中展现了卓越的性能,证明了其全面性和准确性。
Meta又双叒开源了!继去年初代SAM掀翻CV圈之后,SAM 2也完成了终极进化,不仅能分割图像,最惊艳的是还能分割视频。这下,CV可能就真的不存在了。
大型语言模型(LLM)展现出了令人印象深刻的智能水平。因此,确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略,以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而,当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击,并被用于恶意用途。
LLaMA3-405B的模型效果已经赶上目前最好的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5,这可能是未来大模型开源与闭源的拐点,这里就LLaMA3的模型结构、训练过程与未来影响等方面说说我的看法。
Tenstorrent推AI芯片挑战昂贵HBM,追求成本效益。
7月27日,与ICLR(国际学习表示会议)、NeurIPS(神经信息处理系统会议)并称三大机器学习顶级会议的ICML(国际机器学习大会),在奥地利维也纳会展中心落下帷幕。
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,特别是大语言模型(LLMs)如 GPT-4 和视觉语言模型(VLMs)如 CLIP 和 DALL-E,这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
只用1890美元、3700 万张图像,就能训练一个还不错的扩散模型。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。