
GPT-4o攻破ARC-AGI无法被挑战的神话!71%准确率成新SOTA
GPT-4o攻破ARC-AGI无法被挑战的神话!71%准确率成新SOTA号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!
号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!
为了实现高精度的区域级多模态理解,本文提出了一种动态分辨率方案来模拟人类视觉认知系统。
GTP-4o挑战悬赏八百万的超难数据集,实现SOTA!
GPT-4o掀起一股全模态(Omni-modal)热潮,去年的热词多模态仿佛已经不够看了。
国产大模型「日日新 5.0」已经在权威主流评测中鲨疯了。变强的背后原因竟是,来自商汤自研中文Embedding模型——Piccolo2。这是首个对标OpenAI向量长度的模型。
检索增强生成 (RAG) 是将检索模型与生成模型结合起来,以提高生成内容的质量和相关性的一种有效的方法。RAG 的核心思想是利用大量文档或知识库来获取相关信息。各种工具支持 RAG,包括 Langchain 和 LlamaIndex。
大模型,大,能力强,好用!
微软发布首个大规模大气基础模型Aurora,可被用于预测和减轻极端天气影响,模型拥有超高的准确率和效率,与如今数值预报系统界的SOTA相比,它的计算速度提高了约5000倍。
Aya23在模型性能和语言种类覆盖度上达到了平衡,其中最大的35B参数量模型在所有评估任务和涵盖的语言中取得了最好成绩。
高质量图像编辑的方法有很多,但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么,Edit the World试试。