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......
LLMs 如何处理相互矛盾的指令 指令遵循优先级实验
编者按，想象一下，你正在开发一个AI助手，突然发现systemmessage和用户提示词存在冲突，这时AI会听谁的，这种情况不仅困扰着开发者，还可能导致AI系统的不稳定和不可预测，影响用户体验和系统可靠性，本文作者通过一系列精心设计的实验，......
VideoAgent基于大语言模型的视频QA系统 斯坦福大学
架构图片上图是VideoAgent的概览图，VideoAgent通过搜索、聚合视频信息来完成长视频QA，整个系统包括一个核心LLM、VLM，视觉大语言模型，和CLIP工具，作者受到人类理解长视频的启发，提出了VideoAgent，通过基于A......