LLaVA-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...

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...

微软研究院最近推出了一项名为KBLAM的创新技术，旨在为大型语言模型（LLMs）引入即插即用的外部知识。这项技术的主要亮点在于，它无需重新训练模型即可实现知识的无缝集成，从而支持在线和实时学习。KBLAM的核心优势...

Zoom正通过开发一套自主AI基础设施，将其业务从视频会议扩展到行动导向的工作流程。这一创新包括AI Companion 2.0，它提供了任务管理和文档创建等功能，以及通过新的AI Studio定制的AI代理。Zoom采用联合方法，将公...

MMS-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...

Funsearch是一种基于大型语言模型（LLM）驱动的遗传算法新实现，旨在帮助数学家解决组合和数论问题，而无需具备机器学习的专业知识。这项创新技术通过结合遗传算法的优化能力与LLM的生成能力，为数学研究提供了全新...

近期，OpenAI、微软和Meta等领先的人工智能公司正在通过“蒸馏”技术，利用大型语言模型（LLM）作为“教师”来训练更小的系统，从而创建更具成本效益的AI模型。这种技术通过将复杂模型的知识“蒸馏”到更轻量级的模型中，...

HiRAG（Hierarchical Retrieval-Augmented Generation）是一种创新的分层知识增强生成方法，旨在提升检索增强生成（RAG）技术在特定领域任务中的语义理解和索引能力。RAG技术通过将外部知识库与大型语言模型（LLM）...