「AI可解释性」共找到 11729 篇相关文章
大模型 Token 究竟是啥:图解大模型Token
文章详细解释大模型Token概念,指出分词器会把文字切成Token,不同分词器切分结果不同。还介绍分词器的分词方法,通过统计文字出现频率打包成Token并编号,不同模型切分结果有差异。
万帧?单卡!智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力,当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2,多维度优化长视频理解能力,还设计效率优化策略,在主流评测基准表现出色,有广泛应用潜力。
360开源高质量图文对齐数据集!收纳1200万张图像+1000万组细粒度负样本,让模型告别“图文不符”
360人工智能研究团队的冷大炜博士团队开源FineHARD高质量图文对齐数据集,包含1200万张图像、4000万个边界框及对应描述、1000万组细粒度难负样本,能提升模型图文对齐能力,还介绍了构建方法、分析及应用前景。
Claude团队打开大模型「脑回路」,开源LLM思维可视化工具来了
Claude团队推出“电路追踪”工具,可生成归因图呈现LLM处理信息路径,支持在主流开源权重模型上快速生成。研究人员能借此解码LLM“决策逻辑”,官方还给出多语言电路等示例。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架:小模型媲美大模型,多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch,引入检索增强型掩码预测任务,兼容两种训练方法。实验显示,它在多数据集提升模型性能,小模型能媲美大模型,还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
谷歌之后,英伟达入局扩散大语言模型,Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域,推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力,但开源扩散LLM推理慢。近日,NVIDIA等推出Fast - dLLM,无需训练即插即用,推理速度狂飙27.6倍,兼顾速度与精度。
135 个项目、七大趋势、三大赛道:撕开大模型开源生态真相,你会怎么卷?
在开发者大会密集登场之际,5月27日蚂蚁集团开源团队发布《2025大模型开源开发生态全景图》。展示135个项目、七大趋势、三大赛道,剖析开源生态现状与变化,揭示应用重塑和生态位博弈。
想搞好编程,得有点儿朋克精神
音乐传奇 Rick Rubin 提出 Vibe Coding 是编程界的朋克摇滚,即无需精通技术,凭想法和表达就能创造。他本人照片成该编程范式象征。不过 Vibe Coding 引发争议,有人批评也有人看好其未来。
字节开源多模态复杂文档解析模型!Dolphin:页面与元素并行解析,精准解析复杂文档!
多模态AI与文档解析兴起,传统OCR解析复杂文档常出错。字节跳动开源多模态模型Dolphin,通过两阶段机制精准解析,有多种功能,安装使用友好,适用于多场景,降低了复杂文档解析门槛。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述:评估、验证、增强
随着大语言模型(LLM)能力迭代,传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展,革新评估原则,扩展测量构念与方法,还给出增强方法与未来研究方向。