
你永远叫不醒装睡的大模型!多轮对话全军覆没,性能暴跌39%
你永远叫不醒装睡的大模型!多轮对话全军覆没,性能暴跌39%20万次模拟实验,耗资5000美元,证实大模型在多轮对话中的表现明显低于单轮对话!一旦模型的第一轮答案出现偏差,不要试图纠正,而是新开一个对话!
20万次模拟实验,耗资5000美元,证实大模型在多轮对话中的表现明显低于单轮对话!一旦模型的第一轮答案出现偏差,不要试图纠正,而是新开一个对话!
图像生成、视频创作、照片精修需要找不同的模型完成也太太太太太麻烦了。 有没有这样一个“AI创作大师”,你只需要用一句话描述脑海中的灵感,它就能自动为你搭建流程、选择工具、反复修改,最终交付高质量的视觉作品呢?
近年来,大语言模型(LLMs)以及多模态大模型(MLLMs)在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
RNN太老,Transformer太慢?谷歌掀翻Transformer王座,用「注意力偏向+保留门」取代传统遗忘机制,重新定义了AI架构设计。全新模型Moneta、Yaad、Memora,在多个任务上全面超越Transformer。这一次,谷歌不是调参,而是换脑!
本文介绍的工作由中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩、文继荣教授团队与蚂蚁集团共同完成。朱峰琪、王榕甄、聂燊是中国人民大学高瓴人工智能学院的博士生,导师为李崇轩副教授。
在文本推理领域,以GPT-o1、DeepSeek-R1为代表的 “慢思考” 模型凭借显式反思机制,在数学和科学任务上展现出远超 “快思考” 模型(如 GPT-4o)的优势。
逻辑推理是人类智能的核心能力,也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现,研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
苹果最新研究揭示大推理模型(LRM)在高复杂度任务中普遍「推理崩溃」:思考路径虽长,却常在关键时刻放弃。即便给予明确算法提示,模型亦无法稳定执行,暴露推理机制的局限性。
AI模型用于工业异常检测,再次取得新SOTA!
Nature never undertakes any change unless her interests are served by an increase in entropy. 自然界的任何变化,唯有在熵增符合其利益时方会发生——Max Planck