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  • 新型多模态大语言模型LLaNA:专门设计用来理解和处理一种称为NeRFs的3D数据表示
    AI
  • 意大利博洛尼亚大学推出新型多模态大语言模型LLaNA(Large Language and NeRF Assistant),它专门设计用来理解和处理一种称为Neural Radiance Fields(NeRFs)的3D数据表示。NeRFs是一种先进的3D建模技术,能够捕捉 ...... 阅读全文

    优惠 数据选择方法CoLoR-Filter:用于目标化的语言模型预训练

  • 数据选择方法CoLoR-Filter:用于目标化的语言模型预训练
    AI
  • 哈佛大学肯普纳研究所、牛津大学的研究人员推出数据选择方法CoLoR-Filter(Conditional Loss Reduction Filtering),用于目标化的语言模型预训练。简单来说,CoLoR-Filter是一种智能的筛选工具,它可以帮助我们从大 ...... 阅读全文

    优惠 基准测试和指令调整数据集MMDU:专门为大型视觉语言模型设计

  • 基准测试和指令调整数据集MMDU:专门为大型视觉语言模型设计
    AI
  • 武汉大学、上海人工智能实验室、香港中文大学和MThreads的研究人员推出基准测试和指令调整数据集MMDU(Multi-Turn Multi-Image Dialog Understanding),专门为大型视觉语言模型(LVLMs)设计的。这些模型就像人工智 ...... 阅读全文

    优惠 WILDVISION:用于评估视觉-语言模型(VLMs)在现实世界中表现的在线平台

  • WILDVISION:用于评估视觉-语言模型(VLMs)在现实世界中表现的在线平台
    AI
  • 艾伦人工智能研究所、华盛顿大学、加州大学圣巴巴拉分校和滑铁卢大学的研究人员推出WILDVISION,它是一个用于评估视觉-语言模型(VLMs)在现实世界中表现的在线平台。WILDVISION通过收集人类偏好来评估这些模型,特 ...... 阅读全文

    优惠 强化学习方法WPO(加权偏好优化):改善大语言模型与人类价值观的一致性

  • 强化学习方法WPO(加权偏好优化):改善大语言模型与人类价值观的一致性
    AI
  • Zoomtuic 一种新的强化学习方法WPO(加权偏好优化),它用于改善大语言模型(LLMs)与人类价值观的一致性。具体来说,WPO旨在解决在使用人类反馈进行强化学习(RLHF)时遇到的一些问题,尤其是在离策略(off-policy ...... 阅读全文

    优惠 新型对话系统框架THEANINE:专注于改善长期对话中的记忆管理问题

  • 新型对话系统框架THEANINE:专注于改善长期对话中的记忆管理问题
    AI
  • 延世大学和首尔国立大学的研究人员推出新型对话系统框架THEANINE,它专注于改善长期对话中的记忆管理问题。在长期对话中,比如与智能助手聊天时,系统需要记住之前对话的内容,以便在后续的对话中能够准确引用。然而 ...... 阅读全文

    优惠 在线视频大型语言模型VideoLLM-online:专为流媒体视频设计,能够实时理解和生成与视频内容相关的对话

  • 在线视频大型语言模型VideoLLM-online:专为流媒体视频设计,能够实时理解和生成与视频内容相关的对话
    AI
  • 新加坡国立大学和Meta的研究人员推出在线视频大型语言模型VideoLLM-online,它专为流媒体视频设计,能够实时理解和生成与视频内容相关的对话。例如,你戴着一副智能眼镜,而这副眼镜能够实时分析你看到的场景,并与 ...... 阅读全文

    优惠 大型图像描述数据集PixelProse:包含了超过1600万个由先进的视觉-语言模型自动生成的图像描述

  • 大型图像描述数据集PixelProse:包含了超过1600万个由先进的视觉-语言模型自动生成的图像描述
    AI
  • 马里兰大学帕克分校的研究人员推出大型图像描述数据集PixelProse,PixelProse包含了超过1600万个由先进的视觉-语言模型自动生成的图像描述。例如,一个艺术家想要了解他的画作在视觉上给人的感受,PixelProse可以帮 ...... 阅读全文

    优惠 新基准测试MM-NIAH:用来评估多模态大语言模型理解长篇多模态文档的能力

  • 新基准测试MM-NIAH:用来评估多模态大语言模型理解长篇多模态文档的能力
    AI
  • 上海人工智能实验室OpenGVLab、复旦大学、清华大学、香港中文大学、南京大学、商汤科技研究院和香港大学的研究人员推出新基准测试MM-NIAH,专门用来评估多模态大语言模型(MLLMs)理解长篇多模态文档的能力。例如, ...... 阅读全文

    优惠 大规模多模态数据集OmniCorpus:包含了十亿级别的图像和文本数据

  • 大规模多模态数据集OmniCorpus:包含了十亿级别的图像和文本数据
    AI
  • 上海人工智能实验室、哈尔滨工业大学、南京大学、复旦大学、香港中文大学、商汤科技研究院和清华大学的研究团队推出大规模多模态数据集OmniCorpus,它包含了十亿级别的图像和文本数据,这些数据以自然文档的格式排列 ...... 阅读全文

    优惠 MedFuzz:大语言模型在医学问题回答中的鲁棒性

  • MedFuzz:大语言模型在医学问题回答中的鲁棒性
    AI
  • 微软发布论文,论文的主题是探讨大语言模型(LLMs)在医学问题回答中的鲁棒性,即这些模型在面对现实世界临床环境时,其性能是否能够稳定地泛化。论文的核心观点是,尽管LLMs在医学问题回答的基准测试中表现出色,但 ...... 阅读全文

    优惠 提升大语言模型在数学推理方面的表现

  • 提升大语言模型在数学推理方面的表现
    AI
  • 谷歌发布论文,论文的主题是提升大语言模型(LLMs)在数学推理方面的表现。例如,你有一个大型语言模型助手,你问它“一个篮子里有5个苹果,我拿走了2个,篮子里还有几个?”一个普通的助手可能会简单地回答“3个”。但 ...... 阅读全文
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