「LLM2CLIP」共找到 2788 篇相关文章
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练,在图像理解和生成任务表现出色,指令微调效果显著。
ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。
通义实验室新研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供新思路。
刚刚,DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限,陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve,由LLMs驱动,可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估,减少幻觉,在多领域应用前景大,还与陶哲轩合作探索数学应用。
RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上,Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性,揭示其被低估原因,分析本质与作用,分享设计高效架构方法,还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
AI辅助编码将如何改变软件工程:更需要经验丰富的工程师
文章指出生成式AI改变软件开发方式,LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限,如‘70%问题’。还介绍有效模式,提及软件工程智能体兴起,最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。
AI开始玩乐高了?我拼一小时的乐高,它几秒就搭好,LegoGPT开源了!
卡内基梅隆大学提出LegoGPT,是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集,训练自回归大模型生成设计,还开发纹理生成法,设计能手动或机器人组装。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案!
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案,传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳,中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机,提出‘分步检查法’提升模型表现,实验表明准确率最高提升13%等。
ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI,加速科学发现,小时级写出通用积分器,低成本找出物理科学规律
openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序,通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果,成本低、耗时短,且底座灵活,可换算法和任务,但推广需解决验证速度和可信度问题。
全球首个!10万小时人类数据全开源,Hugging Face罕见站台
上周Dyna Robotics公司用超100万小时人类第一视角视频训练DYNA - 2模型,发现物理AI有Scaling Law。8月20日光轮智能宣布10万小时全模态人类行为数据EgoSuite - Open100K开源,与Hugging Face联合发布。