大模型回答错误 超过一半 13.8 强如 GPT 到底哪个大 和 13.11 AI
这个话题主要是由，歌手2024，栏目引发的，孙楠与外国歌手的微小分数差异，引发了网友关于13.8%和13.11%谁大谁小的争论，很多网友给出了自己认为13.11&，gt，13.8理由，看似合理，实则漏洞百出，这个小学四年级的知......
为什么需要强化学习 从具身智能再谈强化学习 以及强化学习的应用场景
&，ldquo，学习的过程，是一个不断产生偏差和调整的过程&，rdquo，学习的过程是一个学习&，mdash，&，mdash，验证&，mdash，&，mda......
LLM CoT的工作原理
思维链，CoT，ChainofThought，常常作为增强大模型推理能力的利器，但大模型推理能力的提升多大程度上来自人为任务拆解，还是额外提示的Token激发了背后更强大的计算，&，ldquo，让我们逐步思考，Transfo......
一文详解视觉Transformer模型压缩和加速策略 量化
论文链接，https，arxiv.orgpdf2404.10407视觉Transformer，ViT，在计算机视觉领域标志性地实现了一次革命，超越了各种任务的最先进模型，然而，它们的实际应用受到高计算和内存需求的限制，本研究通过评估......
最新进展 LMAs 一文详解多模态智能体 核心组件
文章链接，https，arxiv.orgpdf2402.15116github地址，https，github.comjun0wananawesomelargemultimodalagents大语言模型，LLMs，在为基于文本的AI智能体提供......
俯视LLM的灵魂 一文搞懂稀疏自动编码器
稀疏自动编码器，SAE，最近因机器学习模型的可解释性而变得流行，尽管SAE自1997年以来一直存在，机器学习模型正在使LLMs变得越来越强大和有用，但它们仍然是黑匣子，如何看穿LLM的灵魂，且若能理解它们是如何工作的，那对于大模型的进化有足......
一文回顾常见图像融合方法
背景介绍图像融合将多个源图像，可能来自不同传感器、不同视角、不同时间点，的信息整合到单一的输出图像中，这一过程旨在通过有效合并各源图像中的互补、冗余或独特信息，生成一个既包含所有关键细节又具有增强特性的综合图像，例如对多帧不同曝光设置下的图......
这就是大语言模型！
文字接龙LLM从根本上始终要做的是，针对它得到的任何文本产生&，ldquo，合理的延续&，rdquo，LLM只是在玩一个&，ldquo，文字接龙&，rdquo，的游戏，当ChatGPT......
GQA MQA原理 LLM 一文详解MHA
前言本文回顾一下MHA、GQA、MQA，详细解读下MHA、GQA、MQA这三种常见注意力机制的原理，图1MHA、GQA、MQA一览selfattentionselfattention在自注意力机制中，输入通常是一个统一的输入矩阵，而这个矩阵......
PHP程序员学习AI的学习心得
作为一名拥有10年经验的PHP程序员，我深知技术迭代的速度之快，以及不断学习新技能对于保持职业竞争力的重要性，最近，我踏上了学习人工智能，AI，的旅程，这一决定不仅拓宽了我的技术视野，也对我的日常工作产生了深远的影响，初识AI，我被其强大的......