扩散模型=流匹配?谷歌DeepMind博客深度详解这种惊人的等价性
扩散模型=流匹配?谷歌DeepMind博客深度详解这种惊人的等价性因为流匹配的公式很简单,并且生成样本的路径很直接,最近越来越受研究者们的欢迎,于是很多人都在问: 「到底是扩散模型好呢?还是流匹配好?」
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因为流匹配的公式很简单,并且生成样本的路径很直接,最近越来越受研究者们的欢迎,于是很多人都在问: 「到底是扩散模型好呢?还是流匹配好?」
大语言模型(LLMs)通过更多的推理展现出了更强的能力和可靠性,从思维链提示发展到了 OpenAI-o1 这样具有较强推理能力的模型。
Transformer模型自2017年问世以来,已成为AI领域的核心技术,尤其在自然语言处理中占据主导地位。然而,关于其核心机制“注意力”的起源,学界存在争议,一些学者如Jürgen Schmidhuber主张自己更早提出了相关概念。
最近,Apollo Research团队发布了一项令人深思的研究。这项研究揭示了一个惊人的发现:当前主流的前沿AI模型已经具备了基本的"策划"(Scheming)能力。
人工评估是指让人类评价模型输出回答的好坏。本文讨论的都是后验评估,即模型已经完成训练,给定一个任务让人类进行评估。
长文本向量模型能够将十页长的文本编码为单个向量,听起来很强大,但真的实用吗? 很多人觉得... 未必。 直接用行不行?该不该分块?怎么分才最高效?本文将带你深入探讨长文本向量模型的不同分块策略,分析利弊,帮你避坑。
大模型“套壳”事件防不胜防,有没有方法可以检测套壳行为呢? 来自上海AI实验室、中科院、人大和上交大的学者们,提出了一种大模型的“指纹识别”方法——REEF(Representation Encoding Fingerprints)。
谷歌Gemini 2.0昨晚鲨疯了!仅过去不到24小时,一大波网友试玩已新鲜出炉~
服务1600+企业、200+业务场景直接落地。 这位大模型应用的隐形冠军不藏了。
最近忙着追更OpenAI,总想着给奥特曼做些梗图,