研究人员通过在最大熵框架内添加一种本地Q值学习方法，提高了QMIX的效能，QMIX是一种广受欢迎的多代理强化学习方法。这种改进的方法使得多代理模型在探索过程中能够更有效地学习，同时也提高了模型的整体性能。在多...

研究人员已经在最大熵框架内，通过添加一个本地Q值学习方法，改进了多代理强化学习中的一种流行方法QMIX。这种新的方法旨在提升QMIX在复杂多代理环境中的性能，通过引入本地Q值学习方法，可以更准确地捕获每个代理的...

最新的CerberusDet框架为对象检测提供了一种灵活的解决方案。该框架通过在单一模型中结合多个任务头，基于YOLO架构进行工作。这种多头模型的设计不仅优化了对象检测的性能，同时也提高了处理速度和效率。通过这种方...

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...

苹果公司最近公开了其最新的7B参数模型的所有内容，包括代码和数据。这个模型与Mistral相比具有竞争力。该模型是通过深度学习和机器学习的技术进行训练和开发的，其性能和效果显示出了苹果在人工智能领域的强大实力...

根据最新的研究，更大规模的模型需要更大的词汇表。这项研究探讨了词汇规模的扩展定律，揭示了模型规模和词汇大小之间的关系。随着模型规模的增大，词汇表的规模也需要相应扩大。这是因为大型模型需要处理更多的情境...

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...

在构建基于数据的聊天应用程序中，检索是非常重要的一部分。然而，系统对检索内容的格式通常十分敏感。构建内容的语言地图（例如，维基百科风格的词条），并使用该地图进行检索，可以显著提高聊天性能。Mutable AI就...