简单却反直觉:通过「提示词重复」准确率从21.33飙升至97.33|谷歌重磅
简单却反直觉:通过「提示词重复」准确率从21.33飙升至97.33|谷歌重磅竟然只需要一次Ctrl+V?这可能是深度学习领域为数不多的“免费午餐”。
竟然只需要一次Ctrl+V?这可能是深度学习领域为数不多的“免费午餐”。
随着AI浪潮的袭来,笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向,转型为一名AI开发者和AI产品开发团队,常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识,然后再把大模型部署上线进行推理,以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
Agent很好,但要做好工具调用能才能跑得通。
近日,中国科学技术大学(USTC)联合新疆师范大学、中关村人工智能研究院、香港理工大学,在数据驱动的多功能双连通多尺度结构逆向设计领域取得重要突破。
现有AI记忆评测存在局限,如数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等。CloneMem通过层次化生成框架构建合成人生,设计贴近真实场景的评测任务,涵盖多种问题类型。
随着大模型在单点推理上日益逼近 PhD 水平,Agent 领域迎来了新的分水岭:短程任务表现惊艳,长程任务却显乏力。为精准评估大模型的多模态理解与复杂问题解决能力,红杉中国在两周内连续发布两篇论文,旨在通过构建更科学的评估基准,预判技术演进的未来方向。
由三位前 OpenAI 研究人员创立的初创公司 Applied Compute 正就以 13 亿美元估值筹集新资金进行谈判,包括该项投资在内。据透露,该公司致力于帮助企业使用自有数据定制模型。若融资成功,其估值将较不到三个月前公布的上一轮融资( 估值约 5 亿美元 )增长逾一倍。
中国团队首次在全球顶尖期刊发表“大模型+医疗”领域的相关标准研究! 作为Nature体系中专注于数字医疗的旗舰期刊,《npj Digital Medicine》(JCR影响因子15.1,中科院医学大类1区Top期刊)此次收录的CSEDB研究,首次提出了一套用于评估医疗大模型真实临床能力的系统性框架。
大模型卷到第三年,谁在偷偷赚钱?刚刚,一家中国团队,不声不响地拿到了全球第一。它不拼参数、不造模型,却用2.5年跑赢Midjourney,为什么?答案就在它的产品里。
在具身智能(Embodied AI)的快速发展中,样本效率已成为制约智能体从实验室环境走向复杂开放世界的瓶颈问题。