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DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成

DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成

DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成

在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。

来自主题: AI技术研报
9405 点击    2024-11-22 15:54
首个可保留情感的音频LLM!Meta重磅开源7B-Spirit LM,一网打尽「音频+文本」多模态任务

首个可保留情感的音频LLM!Meta重磅开源7B-Spirit LM,一网打尽「音频+文本」多模态任务

首个可保留情感的音频LLM!Meta重磅开源7B-Spirit LM,一网打尽「音频+文本」多模态任务

Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型,能够理解和生成语音及文本,可以非常自然地在两种模式间转换,不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务,还能捕捉和再现语音中的情感和风格。

来自主题: AI技术研报
7278 点击    2024-11-22 14:41
续命Scaling Law?世界模型GPT-4o让智能体超级规划,OSU华人一作

续命Scaling Law?世界模型GPT-4o让智能体超级规划,OSU华人一作

续命Scaling Law?世界模型GPT-4o让智能体超级规划,OSU华人一作

Scaling Law撞墙,扩展语言智能体的推理时计算实在太难了!破局之道,竟是使用LLM作为世界模型?OSU华人团队发现,使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划,潜力巨大。

来自主题: AI技术研报
6502 点击    2024-11-22 13:38
神级项目训练GPT-2仅需5分钟,Andrej Karpathy都点赞

神级项目训练GPT-2仅需5分钟,Andrej Karpathy都点赞

神级项目训练GPT-2仅需5分钟,Andrej Karpathy都点赞

今年 4 月,AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。

来自主题: AI资讯
6765 点击    2024-11-22 10:18
手把手教你预训练一个小型 LLM|Steel-LLM 的实战经验

手把手教你预训练一个小型 LLM|Steel-LLM 的实战经验

手把手教你预训练一个小型 LLM|Steel-LLM 的实战经验

随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降,对于个人或小型机构而言,预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例,其模型参数量与数据量并非十分庞大,基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。

来自主题: AI技术研报
8303 点击    2024-11-22 09:44
「全球最严榜单」,阶跃拿下中国TOP 1!杀入世界前五,超过GPT-4o紧跟o1-mini

「全球最严榜单」,阶跃拿下中国TOP 1!杀入世界前五,超过GPT-4o紧跟o1-mini

「全球最严榜单」,阶跃拿下中国TOP 1!杀入世界前五,超过GPT-4o紧跟o1-mini

在「全球最难LLM评测榜单」上,国产万亿参数模型杀入全球第五,拿下中国第一!国内明星初创阶跃星辰的这个自研模型太过亮眼,甚至引起了外国网友的热议。

来自主题: AI资讯
6761 点击    2024-11-21 13:59
RAG没有银弹!四级难度,最新综述覆盖数据集、解决方案,教你「LLM+外部数据」的正确使用姿势

RAG没有银弹!四级难度,最新综述覆盖数据集、解决方案,教你「LLM+外部数据」的正确使用姿势

RAG没有银弹!四级难度,最新综述覆盖数据集、解决方案,教你「LLM+外部数据」的正确使用姿势

论文提出了一种RAG任务分类法,将用户查询分为四个级别,并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务,每个级别都有其独特的难点和解决方案,需要不同的技术和方法来优化性能。

来自主题: AI技术研报
8750 点击    2024-11-21 13:39
如何为你的场景选择合适的LLM模型

如何为你的场景选择合适的LLM模型

如何为你的场景选择合适的LLM模型

当你开始任何客户项目时,最常见的问题之一是:“我应该使用哪个模型?” 这个问题没有直接的答案,它是一个过程。在本博客中,我们将解释这个过程,这样下次客户问你这个问题时,你可以与他们分享这份文档。

来自主题: AI资讯
7915 点击    2024-11-20 14:50
微软和麻省理工权威发布:Prompt格式显著影响LLM性能,JSON比Markdown准确性高42%

微软和麻省理工权威发布:Prompt格式显著影响LLM性能,JSON比Markdown准确性高42%

微软和麻省理工权威发布:Prompt格式显著影响LLM性能,JSON比Markdown准确性高42%

朋友们,想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗?今天,我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。

来自主题: AI技术研报
9402 点击    2024-11-20 09:19