还在死磕AI咒语？北大-百川搞了个自动提示工程系统PAS
还在死磕AI咒语？北大-百川搞了个自动提示工程系统PAS论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。
来自主题: AI技术研报
5417 点击 2024-09-10 11:40
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。
即便是最强大的语言模型（LLM），仍会偶尔出现推理错误。除了通过提示词让模型进行不太可靠的多轮自我纠错外，有没有更系统的方法解决这一问题呢？
近日，来自小红书的技术团队 FireRed，提出了基于大语言模型的 FireRedTTS 语音合成系统，并分享了在短视频配音及聊天式语音对话等应用的一些实践。
视频理解仍然是计算机视觉和人工智能领域的一个主要挑战。最近在视频理解上的许多进展都是通过端到端地训练多模态大语言模型实现的[1,2,3]。然而，当这些模型处理较长的视频时，内存消耗可能会显著增加，甚至变得难以承受，并且自注意力机制有时可能难以捕捉长程关系 [4]。这些问题阻碍了将端到端模型进一步应用于视频理解。
论文的审稿模式想必大家都不会陌生，一篇论文除了分配多个评审，最后还将由PC综合评估各位审稿人的reviews撰写meta-review。
内含一键部署教程
视觉语言模型（VLM）这项 AI 技术所取得的突破令人振奋。它提供了一种更加动态、灵活的视频分析方法。VLM 使用户能够使用自然语言与输入的图像和视频进行交互，因此更加易于使用且更具适应性。这些模型可以通过 NIM 在 NVIDIA Jetson Orin 边缘 AI 平台或独立 GPU 上运行。本文将探讨如何构建基于 VLM 的视觉 AI 智能体，这些智能体无论是在边缘抑或是在云端都能运行。
ChatGPT的出现引发了一场AI革命，它展示了通过简单对话就能完成各种任务的强大能力，并且将不同的 AI 功能整合到一个统一的平台上。还记得小编第一次使用 ChatGPT 的时候给我带来极大震撼。
本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖，主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。
罗盟，本工作的第一作者。新加坡国立大学（NUS）人工智能专业准博士生，本科毕业于武汉大学。主要研究方向为多模态大语言模型和 Social AI、Human-eccentric AI。