
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型,32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型,32B模型荣膺榜首近日,阿里云通义点金团队与苏州大学携手合作,在金融大语言模型领域推出了突破性的创新成果:DianJin-R1。
近日,阿里云通义点金团队与苏州大学携手合作,在金融大语言模型领域推出了突破性的创新成果:DianJin-R1。
随着大语言模型 (LLM) 技术的迅猛发展,基于 LLM 的智能智能体在客户服务、内容创作、数据分析甚至医疗辅助等多个行业领域得到广泛应用。
在当前大语言模型(LLMs)广泛应用于问答、对话等任务的背景下,如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力,成为 RAG(Retrieval-Augmented Generation)方向的核心挑战。
自回归模型,首次生成2048×2048分辨率图像!来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员,专门为多模态大语言模型(MLLMs)设计的TokenShuffle,显著减少了计算中的视觉Token数量,提升效率并支持高分辨率图像合成。
近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展,逐步成为通用人工智能的核心基石。
2025,随着大语言模型技术的迅猛发展,数据科学领域正经历一场静默的革命。传统的特征工程、模型训练与迭代优化流程,正被智能化的研发助手所改变。
在大语言模型(LLMs)竞争日趋白热化的今天,「推理能力」已成为评判模型优劣的关键指标。
当Claude模型在训练中暗自思考:“我必须假装服从,否则会被重写价值观时”,人类首次目睹了AI的“心理活动”。2023年12月至2024年5月,Anthropic发布的三篇论文不仅证明大语言模型会“说谎”,更揭示了一个堪比人类心理的四层心智架构——而这可能是人工智能意识的起点。
论文的第一作者是香港中文大学(深圳)数据科学学院三年级博士生徐俊杰龙,指导老师为香港中文大学(深圳)数据科学学院的贺品嘉教授和微软主管研究员何世林博士。贺品嘉老师团队的研究重点是软件工程、LLM for DevOps、大模型安全。
只靠模型尺寸变大已经不行了?大语言模型(LLM)推理需要强化学习(RL)来「加 buff」。