
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。
发表于昨天的论文《Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants》对于科研界具有划时代意义,过去几周才能完成的科研任务现在仅需20分钟到一两个小时左右(不同LLM),花费2-13个美金的Token即可完成!
在 LLM 落地场景中,医疗领域的应用开始展现出比较高的确定性,尤其是 AI scribe 产品能解决临床文档记录枯燥、耗时这一行业痛点。Abridge 是其中最有代表性的公司,训练了专用于临床文档的 ASR 和文本生成模型,能够替代 90% 左右的人工工作量。
最近 AI 社区很多人都在讨论 Scaling Law 是否撞墙的问题。其中,一个支持 Scaling Law 撞墙论的理由是 AI 几乎已经快要耗尽已有的高质量数据,比如有一项研究就预计,如果 LLM 保持现在的发展势头,到 2028 年左右,已有的数据储量将被全部利用完。
大模型的的发布固然令人欣喜,但是各类测评也是忙坏了众多 AI 工作者。大模型推理的幻觉问题向来是 AI 测评的重灾区,诸如 9.9>9.11 的经典幻觉问题,各大厂家恨不得直接把问题用 if-else 写进来。
在这个故事中,我将提供一个快速教程,展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人,以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。此外,您可以询问有关您的数据的问题,这将为您提供该问题的回答。
PromptWizard (PW) 旨在自动化和简化提示优化。它将 LLM 的迭代反馈与高效的探索和改进技术相结合,在几分钟内创建高效的prompts。
目前关于 RLHF 的 scaling(扩展)潜力研究仍然相对缺乏,尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被系统性探索。 针对这一问题,来自清华大学与智谱的研究团队对 RLHF 在 LLM 中的 scaling 性能进行了全面研究,并提出了优化策略。
在过去的一年里,Anthropic 在构建 LLM 和 agents 这件事情上,与多个行业的数十个团队有过合作。
人能逆向思维,LLM 也可以吗?北卡罗来纳大学教堂山分校与谷歌最近的一项研究表明,LLM 确实可以,并且逆向思维还能帮助提升 LLM 的正向推理能力!