llama.ttf是一个创新的字体文件，它不仅包含文字样式信息，还内嵌了一个大型语言模型（LLM）以及相应的推理引擎。这一技术突破利用了Harfbuzz字体塑形引擎中的Wasm塑形器，这个塑形器允许使用任意代码来塑形文本。通...

研究人员提出了一种名为“多模态专家混合体” (MoME) 的方法，以解决通用的多模态大型语言模型(MLLMs)中的任务干扰问题。在多模态大型语言模型中，任务干扰是一个常见的问题，它可能会影响模型的性能和效率。MoME的提...

E5-V是一种新的框架，其改编了多模态大型语言模型（MLLMs）以创建全球多模态嵌入。通过使用提示，它弥补了不同输入类型之间的差距，而无需进行微调就实现了在多模态任务中的令人印象深刻的性能。这一全球多模态嵌入...

研究人员提出了针对大型语言模型（LLMs）的补丁级别训练，以提高训练效率。补丁级别训练是一种新的技术，目的是优化大型语言模型的处理能力。这种方法通过在训练过程中引入更精细的补丁级别，提高了模型的训练效率，...

近日，一种名为解耦拒绝训练（DeRTa）的新方法被提出，这种新方法通过解决拒绝位置偏差问题，进一步提高了大型语言模型（LLMs）的安全性调优效果。LLMs在各类应用场景中起着重要作用，安全性问题也因此变得尤为重要...

Lookback Lens是一个直接的模型，用于检测大型语言模型中的上下文幻觉。它通过在预测过程中引入更多的上下文信息，来解决大型语言模型（LLM）在生成文本时可能出现的幻觉问题。这种新的方法旨在提高模型预测的准确性...

研究人员已经开发出一个新的框架，该框架将大型语言模型与强化学习相结合，以提高交通信号控制系统的性能。这种新的方法借助AI的能力，使交通信号控制系统能够更有效地管理交通流量，提高道路效率，降低交通拥挤，从...

LLaRA是一个使用大型语言模型（LLM）来通过对话式的指令-响应对提高机器人行动政策的框架。通过整合视觉输入，这些视觉语言模型（VLM）处理状态信息并生成最优的政策决策。LLM的使用增强了机器人的理解和应对能力，...