
跨平台多模态智能体基准测试来了!但全班第一只考了35.26分
跨平台多模态智能体基准测试来了!但全班第一只考了35.26分假如你目前正在使用和研究类似CAMEL的多智能体系统,现在已经有了扮演研究者的Agent和负责写论文的Agent,再添加一个事实核查Agent会改善结果吗?
假如你目前正在使用和研究类似CAMEL的多智能体系统,现在已经有了扮演研究者的Agent和负责写论文的Agent,再添加一个事实核查Agent会改善结果吗?
前段时间冲上热搜的问题「9.11比9.9大吗?」,让几乎所有LLM集体翻车。看似热度已过,但AI界大佬Andrej Karpathy却从中看出了当前大模型技术的本质缺陷,以及未来的潜在改进方向。
用光训练神经网络,清华成果最新登上了Nature!
GPT-4o的怪癖暴露了,还是被官方公开的!
今日获悉,由莫斯科国立大学举办的 MSU 世界视频编码器大赛结果揭晓。在全部参赛编码器中,腾讯编码器包揽所有 15 项指标的全部第一,再次斩获全场最佳。
伴随大模型迭代速度越来越快,训练集群规模越来越大,高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点,检查点(Checkpoint)系统在训练过程中负责状态的存储和恢复,已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。
该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室,第一作者为博士生徐铸,通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表,多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项,和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。
LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注,但最近浙大、中科院等机构的学者们提出,先进模型在视觉推理方面同样不足。为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准,并设计了一种新颖的数据合成方法。
Transformer架构层层堆叠,包含十几亿甚至几十亿个参数,这些层到底是如何工作的?当一个新奇的比喻——「画家流水线」,被用于类比并理解Transformer架构的中间层,情况突然变得明朗起来,并引出了一些有趣的发现。
打造终身学习智能体,是研究界以来一直追求的目标。最近,帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体(DAAG),利用LLM+VLM+DM三大模型,让AI完成迁移学习、高效探索。