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...

近日，一项基于LLMs（大型语言模型）构建的餐厅与厨师知识图谱项目在技术社区中引起了广泛关注。该项目通过利用LLMs的强大自然语言处理能力，成功地将全球范围内的餐厅与厨师信息整合到一个统一的知识图谱中。这一知...

近日，EmbodiedEval作为一种全面且交互式的基准测试工具正式亮相，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在具身任务中的表现。具身任务是指模型需要在物理环境中执行具体操作的任务，这对模型的感知、推理和执行能力提...

近日，研究人员通过优化技术展示了大型语言模型（LLMs）在减少非embedding参数的同时仍能保持学习能力。研究表明，通过用优化的子网络替换密集层，LLMs可以在减少高达77%的参数的情况下，依然保持与原有模型相当的性...

随着人工智能技术的快速发展，推理型LLMs（Large Language Models）在自然语言处理领域展现出了巨大的潜力。推理型LLMs不仅能够生成高质量的文本，还具备强大的逻辑推理能力，能够在复杂任务中提供精准的解决方案。...

近日，MTU-Bench作为一种全新的基准测试工具正式发布，旨在评估大型语言模型（LLMs）在不同场景下的工具使用能力。该基准测试通过多样化的任务设计，全面衡量LLMs在实际应用中的表现，特别是在复杂任务中调用外部工...

编程领域迎来了革命性的进步，大型语言模型（LLMs）正在改变开发者的编程方式。这些模型通过深度学习技术，能够理解自然语言指令，并据此编写代码。开发者现在可以借助LLMs快速实现功能，优化代码结构，甚至解决复杂...

2024年对于LLM（大型语言模型）而言是充满突破的一年。在这一年中，我们学到了关于LLMs的许多新知识，这不仅推动了人工智能的发展，也为未来的技术应用奠定了基础。首先，我们发现LLMs的参数规模和训练数据量显著增...