类比的长河,为何流到大模型就被截流?
类比的长河,为何流到大模型就被截流?当我们遇到新问题时,往往会通过类比过去的经验来寻找解决方案,大语言模型能否如同人类一样类比?在对大模型的众多批判中,人们常说大模型只是记住了训练数据集中的模式,并没有进行真正的推理。
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当我们遇到新问题时,往往会通过类比过去的经验来寻找解决方案,大语言模型能否如同人类一样类比?在对大模型的众多批判中,人们常说大模型只是记住了训练数据集中的模式,并没有进行真正的推理。
双人动作生成新SOTA!
如何从一张普通的单幅图像准确估计物体的三维法线和材质属性,是计算机视觉与图形学领域长期关注的难题。
一个7B奖励模型搞定全学科,大模型强化学习不止数学和代码。
4D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术,成功构建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述,并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模,显著提升了动态语义场的建模能力。
AI能像人类一样理解长视频。
在自动驾驶领域,高精度仿真系统扮演着 “虚拟练兵场” 的角色。工程师需要在数字世界中模拟暴雨、拥堵、突发事故等极端场景,反复验证算法的可靠性。
众所周知,DeepSeek R1 这种模型在推理任务上很能打,尤其是在数学和编程这些逻辑性强的领域。那么我们能直接把这种强大的推理能力搬到 DeepSearch 这种需要动态规划、多轮交互的深度搜索场景里吗?
在大模型推理能力提升的探索中,工具使用一直是克服语言模型计算局限性的关键路径。不过,当今的大模型在使用工具方面还存在一些局限,比如预先确定了工具的使用模式、限制了对最优策略的探索、实现透明度不足等。
LLM正推动推荐系统革新,以用户表征为「软提示」的范式开辟了高效推荐新路径。在此趋势下,淘天团队发布了首个基于用户表征的个性化问答基准UQABench,系统评估了用户表征的提示效能。