商家共1229篇
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引入数学主题树基准来全面评估LLMs LLMs并非智能思考者
摘要，大型语言模型，LLMs，在数学推理方面展示了令人印象深刻的能力，然而，尽管取得了这些成就，当前的评估主要限于特定的数学主题，尚不清楚LLMs是否真正参与了推理，为了解决这些问题，我们提出了数学主题树，MaTT，基准，一个具有挑战性和结......
彻底改变交互的九大基于语音的生成式AI助手
译者布加迪审校重楼基于语音的生成式AI助手正在悄然改变我们与技术交互的方式，取得了微妙而又重大的进步，这些AI助手不再只是响应命令，而是变得更直观简单、更有同理心，还能够理解复杂的人类情感和环境，虽然进展似乎是渐进式的，但AI助手的功能在迅......
Encoding 详解Transformer中位置编码Positional
提到Transformer，大家就会联想到位置编码、注意力机制、编码器解码器结构，本系列教程将探索Transformer的不同模块在故障诊断等信号分类任务中扮演什么样角色，到底哪些模块起作用，前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，进......
Informer 拒绝信息泄露！VMD滚动分解
前言在时间序列预测任务中，像EMD，经验模态分解，、CEEMDAN，完全集合经验模态分解，、VMD，变分模态分解，等分解算法的使用有可能引入信息泄露，具体情况取决于这些方法的应用方式，信息泄露的主要风险在于，将未来的信息泄露给了模型，使得模......
RAG开源实现Open RAG来了 Contextual Anthropic提出的Contextual
之前笔者曾介绍过Anthropic研究团队提出的一种能够显著增强RAG性能的方法&，mdash，ContextualRAG，Anthropic提出ContextualRetrieval让RAG再进化，大幅降低检索失败率......
一文梳理Transformer在时间序列预测中的发展历程代表工作
Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构，但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等，这些都给Transfo......
解决基于LLM的多模态训练灾难遗忘问题 阿里发布多模态大模型WINGS 南大&
今天给大家介绍一篇南京大学、阿里巴巴联合发表的多模态模型建模方法WINGS，解决基于LLM的多模态模型在进行跨模态建模时的灾难遗忘问题，论文标题，WINGS，LearningMultimodalLLMswithoutTextonlyForg......
视觉定位 图像生成 编辑 入门必读！多模态大语言模型的演变全回顾！ 理解
文章链接，https，arxiv.orgabs2402.12451连接文本和视觉模态在生成式AI中起着至关重要的作用，受到大语言模型，本文简称LLM，成功的启发，人们正在致力于开发多模态大语言模型，MLLMs，这些模型可以无缝地集成视觉和文......
Qwen2
文章链接，https，arxiv.orgpdf2409.12191Github链接，https，github.comQwenLMQwen2VL亮点直击本文介绍了Qwen系列大型视觉语言模型的最新成员，Qwen2VL系列，该系列包括三款开放权......
预训练& 效果 OLMoE 开源的MoE语言模型
一、结论写在前面论文标题，OLMoE，OpenMixtureofExpertsLanguageModels论文链接，https，arxiv.orgpdf2409.02060Weights，https，hf.coallenaiOL......