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AI掌握自我设计的权力，将会怎样？最近，来自UBC等机构研究人员提出了「智能体自动化设计」系统，让元智能体使用搜索算法，自动构建强大的同类。
作为基础的视觉语言任务，指代表达理解（referring expression comprehension, REC）根据自然语言描述来定位图中被指代的目标。REC 模型通常由三部分组成：视觉编码器、文本编码器和跨模态交互，分别用于提取视觉特征、文本特征和跨模态特征特征交互与增强。
“乱世”其实早已到来，只不过这次是公开承认了这个现实。
浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了，分别在2亿、5亿和20亿级别获胜，抱抱脸出品。
合成数据2.0秘诀曝光了！来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct，能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3，在多项基准上刷新了SOTA。
在人工智能领域，模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大，其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术，由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率，已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而，如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式，那么低比特量化的优势将无法发挥。
越来越多研究发现，后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文，总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。
Mamba 虽好，但发展尚早。
研究发现：大模型尚无法独立学习或获得新技能。
单目深度估计新成果来了！