范畴理论是对关系的抽象研究，通常被用作数学中的额外抽象层。这使得它具有强大的工具来研究机器学习。范畴理论能够提供一种全新的视角来理解和解决机器学习中的问题，通过更高层次的抽象，我们可以更深入地理解机器...

Google开发了一种名为OPRO（Optimization by PROmpting）的技术，通过人类风格的鼓励，如“让我们一步一步思考”，来提高LLMs的数学技能。这种方法实际上是在AI的计算过程中注入了人类的思维方式，使其在解决问题时更...

如果使用扩散模型生成包含距离和形状信息的2D法线图，然后使用3D重建算法，就可以利用底层身体模型生成逼真的3D人体化身。这对于合成化身和角色创建非常有用。扩散模型和3D重建算法的结合开启了一种全新的人体模型生...

这项研究探讨了大型语言模型（LLMs）解决数学问题的能力，及各种不同因素如何影响它们的能力。研究人员发现，一种名为“拒绝采样精细调整”（Rejection sampling Fine-Tuning, RFT）的方法有助于这些模型在数学上的提...

近期，WizardLM团队的研究进展备受关注。他们最新的论文探讨了用于指令调整的数据策划问题。WizardLM在强化学习部分做出了突破性的提升，成功超越了许多封闭源模型在数学和推理任务上的表现。他们的研究成果可能会对...

本文将深入探讨热门的《transformer数学101》文章，以及基于transformer架构的高性能分布式训练。变形金刚模型已经在深度学习领域广泛应用，其强大的处理能力和优异的性能表现赢得了业界的一致好评。然而，对于这种...

近日，WizardLM团队公布了全球最佳的开源数学模型。这个模型在处理多步骤问题的推理能力上表现出色，同时，模型还具有一定的“幻想”能力，这在数学领域表现得十分有趣，并且可以提供解释。如果你对学习数学感兴趣，那...

MM-Vet是一种新的工具，用于测试大型语言模型(LLMs)处理涉及图像和文字的任务的能力，例如从照片中解决数学问题或解释图片中的笑话。这种工具的出现，为我们提供了一个全新的角度去评估和理解LLMs在图像和文字处理方...

近期的研究关注了人工智能语言模型GPT-3.5和GPT-4的更新如何改变它们在数学问题解决、回答棘手问题、编写代码和视觉思考等任务中的表现。这些更新不仅优化了算法，还提高了模型的执行效率。在数学问题解决方面，新版...

优化方法的收敛速度是一个数学极限，它决定了在该优化方法指引下，模型找出最佳解决方案的快慢。最新研究发现，周期性学习率可以通过偶尔采取巨大步长得到改进。这项研究极具说服力，它揭示了通过增加优化步骤长度，...