「评估方法」共找到 2123 篇相关文章
从繁杂技巧到极简方案:ROLL团队带来RL4LLM新实践
当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究,评估关键技术组件,提出简化算法Lite PPO,在多基准上表现佳。
MIRIX重塑AI多模态长期记忆:超Gemini 410%,节省99.9%内存,APP同步上线
UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX,全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼,在多任务中超越传统方法,有类人记忆系统等特点,还上线Mac端应用,开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。
腾讯混元推出首款开源混合推理模型:擅长Agent工具调用和长文理解
6月27日,腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B,参数80B激活仅13B,推理快性价比高。它在多测试集成绩好,尤其擅长Agent工具调用和长文理解,还开源两数据集填补评估空白。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL,昇腾加持,开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」,在此背景下,复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架,提出 ScalingInter - RL 方法,7B 模型经训练追平顶尖商业模型,为 AI 发展注入动力。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型(如GPT - 4V)虽有强大图文理解能力,但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具,构建全景图,覆盖多维度,还指出挑战与对策。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups,它让开发者创建和管理能同步通信的线程组,为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现,还对比不同归约求和方法及性能。
单卡4090也能高质量视频编辑!西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架,可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具,质量高、功能广、开销低,解决了时序、结构和编辑幅度问题。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析(三)——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例,探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关,B用于指定Swizzle行数避免bank conflict,还给出不同Layout的参数取值。
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
AIAA J | 香港理工大学王旭等:目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性,提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著,还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。