VARGPT是一种多模态大语言模型（MLLM），其独特之处在于将视觉理解与生成功能统一在一个自回归框架内。这一创新设计使得VARGPT能够同时处理文本和图像数据，实现更高效的跨模态信息处理。通过自回归机制，VARGPT不仅...

近日，L-MAP技术在离线强化学习（Offline RL）领域取得了显著进展，特别是在处理随机、高维连续动作空间中的序列决策问题。L-MAP通过结合VQ-VAE模型，成功学习并优化了宏动作（macro-actions），从而显著提升了决策...

近日，一项针对多目标强化学习（Multi-Objective Reinforcement Learning, MORL）的创新研究取得了重要进展。该研究提出了一种新型奖励降维方法，显著提升了学习效率，突破了传统方法的局限性。传统的多目标强化学习...

在技术快速发展的今天，管理者是否仍需亲自编写代码成为了一个热议话题。随着LLM、agent、embedding等技术的普及，管理者的角色逐渐从技术执行者转向战略规划者。然而，许多技术领导者认为，保持对代码的熟悉度有助...

近日，一项名为ARC-AGI的技术引起了广泛关注，其最大的亮点在于无需进行传统的预训练过程。传统的AGI（通用人工智能）系统通常需要大量的数据和计算资源进行预训练，而ARC-AGI通过创新的架构设计，成功绕过了这一步...

近日，一项关于LLM（大语言模型）自我奖励推理的研究引起了广泛关注。该研究提出了一种创新的两阶段训练框架，使模型能够独立生成推理步骤、自我评估正确性，并在无需外部反馈的情况下迭代优化输出。这一框架结合了...

近日，FlexPrefill技术通过动态调整稀疏注意力模式和计算预算，显著提升了大型语言模型（LLM）的推理效率。该技术通过查询感知模式确定和累积注意力索引选择，优化了长序列处理的速度和准确性。FlexPrefill的核心在...

近日，一项名为UniTok的创新技术引起了广泛关注。UniTok是一种离散视觉Tokenizer，旨在解决视觉生成与理解之间的表征差距。通过引入多码本量化技术，UniTok显著提升了token的表达能力，使其在生成任务中能够编码详细...