最新发表在arXiv的论文提出了一种创新的模型融合技术,能够从大型语言模型(LLM)中精准移除敏感内容,同时保持模型的通用知识能力。这项突破性研究通过参数空间分析,识别并分离与敏感信息相关的神经网络连接,实现了...
Read MoreMidjourney近期发布了一项重要工作,旨在提升创意写作模型的多样性表现。该团队通过对一个较小的7B模型进行后训练,使其在创意写作任务中的表现超越了更大规模的开放和封闭模型。这一突破不仅展示了模型优化技术的潜...
Read MoreLLaVA-MORE 是一项关于多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)的系统性研究,旨在评估不同语言模型和视觉骨干网络在 MLLMs 中的表现,并提供一个可复现的框架来比较这些架构。通过该研究,研...
Read More近期,一项关于大语言模型(LLMs)的研究揭示了其在处理复杂提示时是否具备多跳推理能力——即连接多个知识片段的推理过程。研究发现,这种潜在的推理过程确实存在,尤其在初始步骤中表现明显。然而,模型对连接知识的...
Read MoreMMS-LLaMA是一款高效的多模态语音大语言模型框架,专注于自动视觉语音识别(AVSR),在优化标记长度的同时保留了语言内容。该框架通过整合视觉和语音数据,提供了一种全新的方法来提升语音识别的准确性和效率。MMS-L...
Read More近日,GitHub上发布了一个名为REF-VLM的开源项目,该项目通过引入基于三元组的结构化表示,统一了多模态大语言模型(LLMs)中的视觉解码任务。多模态LLMs是当前人工智能领域的前沿技术,能够在处理视觉和文本信息时...
Read More概率人工智能(Probabilistic Artificial Intelligence)作为人工智能领域的重要分支,近年来在学术界和工业界引起了广泛关注。其核心思想是通过概率模型来处理不确定性问题,从而提升AI系统的决策能力和鲁棒性。与...
Read MoreVARGPT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...
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