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关键词: 多模态模型,LMMs,GPT

华中科技大学联合华南理工大学、北京科技大学等机构的研究人员对14个主流多模态大模型进行了全面测评，涵盖5个任务，27个数据集。

关键词: 大模型,GPT-4,QA模型,英伟达大模型

昨天，Meta、纽约大学的研究者用「自我奖励方法」，让大模型自己生成自己的微调数据，从而在 Llama 2 70B 的迭代微调后超越了 GPT-4。今天，英伟达的全新对话 QA 模型「ChatQA-70B」在不使用任何 GPT 模型数据的情况下，在 10 个对话 QA 数据集上的平均得分略胜于 GPT-4。

关键词: 文生图,AI绘图,扩散模型,InstantID

主题驱动的文本到图像生成，通常需要在多张包含该主题（如人物、风格）的数据集上进行训练，这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等，但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练，往往无法很有效地兼容社区已有的模型，并无法在真实场景中快速且低成本应用。

关键词: 谷歌,MIT,大模型训练,数据集

数据获取最新解，便是从生成模型中学习。获取高质量数据，已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。

关键词: WaveCoder,LLM,泛化能力

指令调优或许是让大模型性能提升最有潜力的方法。用高质量数据集进行指令调优，能让大模型性能快速提升。

关键词: Stable Diffusion,DALL-E 2,LAION-5B

在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。

关键词: 数据集,多模态,模型训练

这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络（RMSIN）。

关键词: 大模型幻觉,幻觉检测,BSChecker,细粒度大模型幻觉检测工具

大模型长期以来一直存在一个致命的问题，即生成幻觉。由于数据集的复杂性，难免会包含过时和错误的信息，这使得输出质量面临着极大的挑战。过多的重复信息还可能导致大型模型产生偏见，这也算是一种形式的幻觉。

关键词: Gemini,GPT-4,谷歌AI

谷歌憋了许久的大招，双子座Gemini大模型终于发布！其中一图一视频最引人注目：一图，MMLU多任务语言理解数据集测试，Gemini Ultra不光超越GPT-4，甚至超越了人类专家。

关键词: GPT-4,MMMU,LLM,AGI

目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强？我们还不知道，但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索，