又有机会跟着大神学习了! 今年 2 月起,何恺明已经开始了自己在 MIT 的副教授职业生涯,并在 3 月 7 日走上讲台完成了「人生中教的第一堂课」。
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大模型幻觉,究竟是怎么来的?谷歌、苹果等机构研究人员发现,大模型知道的远比表现的要多。它们能够在内部编码正确答案,却依旧输出了错误内容。
能够执行多种任务,识别19种癌症类型,预测患者生存率……哈佛医学院研究人员提出CHIEF,一种多功能AI癌症诊断模型,表现出类似于ChatGPT的灵活性,远超其他现有的癌症诊断模型。
该文章的第一作者陈麒光,目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架(Reasoning Boundary Framework, RBF),首次尝试量化并优化思维链推理能力。
周期性现象广泛存在,深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一,许多规律都显式或隐式地包含周期性,例如天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波以及数学运算和逻辑推理等。因此,在许多任务和场景中,人们希望对周期进行建模,以便根据以往的经验进行推理。
大模型的记忆限制被打破了,变相实现“无限长”上下文。最新成果,来自清华、厦大等联合提出的LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。
近日,卡内基梅隆大学与华盛顿大学的研究团队推出了 NaturalBench,这是一项发表于 NeurIPS'24 的以视觉为核心的 VQA 基准。它通过自然图像上的简单问题——即自然对抗样本(Natural Adversarial Samples)——对视觉语言模型发起严峻挑战。
能够深入大模型内部的新评测指标来了! 上交大MIFA实验室提出了全新的大模型评估指标Diff-eRank。 不同于传统评测方法,Diff-eRank不研究模型输出,而是选择了分析其背后的隐藏表征。
随着大语言模型在长文本场景下的需求不断涌现,其核心的注意力机制(Attention Mechanism)也获得了非常多的关注。
自从 Sora 横空出世,业界便掀起了一场「视频生成模型到底懂不懂物理规律」的争论。图灵奖得主 Yann LeCun 明确表示,基于文本提示生成的逼真视频并不代表模型真正理解了物理世界。之后更是直言,像 Sora 这样通过生成像素来建模世界的方式注定要失败。