漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2025-03-20 talkingdev

微软推出KBLAM:为LLM引入即插即用的外部知识

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...

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2025-03-20 talkingdev

Zoom的AI进化:从基础会议工具到基于LLMs和SLMs的智能生产力平台

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...

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2025-03-14 talkingdev

[开源]统一视觉解码:REF-VLM革新多模态大模型任务

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...

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2025-03-04 talkingdev

基于LLMs构建的餐厅与厨师知识图谱亮相

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...

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2025-02-26 talkingdev

EmbodiedEval:全新交互式基准测试助力MLLM在具身任务中的能力评估

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...

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2025-02-14 talkingdev

研究人员展示LLM在减少参数的同时保持学习能力

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...

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2025-02-07 talkingdev

深入解析推理型LLMs:技术原理与应用前景

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。...

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2025-01-23 talkingdev

MTU-Bench:全新基准测试评估LLM工具使用能力

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...

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