現在語言模型用合成數據訓練變得越來越重要，但之前沒標準方法比較不同模型生成數據的能力。這篇文章提出AgoraBench測試，用它評估模型在生成數據上的水平。結果發現不同模型各有厲害的地方，而且生成數據能力和解決問題能力不一樣，像數據質量的一些特點更能體現其生成能力。這對研究人員和用模型的人都有幫助，能讓研究人員知道什么樣的模型能更好地生成數據，讓用模型的人優化自己生成數據的方法，對語言模型在實際里用得更...

在OpenAI的12天發布會中，第二天介紹了一個新的技術突破——ReinforcementFineTuning（RFT），這是OpenAI對其大型語言模型進行微調的創新方法。相比傳統的FineTuning，RFT結合了強化學習的元素，使得模型不僅僅模仿已有的知識，而是通過反饋機制進行推理和自我改進。本文將幫助你輕松理解RFT的概念、工作原理及其與傳統FineTuning的區別。1.傳統機器學習中的增強型學習與ReinforcementFineTuning有什么關系？什么是增強型學習（...

編者按：你是否也在思考：當AI模型越來越強大時，我們還需要花時間去學習那些復雜的提示詞技巧嗎？我們究竟要在提示詞工程上投入多少精力？是該深入學習各種高級提示詞技術，還是靜觀其變？本文作者基于對OpenAI最新o1模型的深入觀察，為我們揭示了一個重要趨勢：就像我們不再需要專門去學習"如何使用搜索引擎"一樣，與AI交互也將變得越來越自然和直觀。文章不僅分析了提示詞技術的發展趨勢，更提供了務實的建議：與其投入大量...

主要是發現網上沒有比較新的OpenAIAPI參數詳情參考，自己到官網上看了最新內容，機翻后簡單修正了下，作為備忘搜索用。主要參數messages（object）：包含到目前為止的對話的消息列表。根據您使用的模型，支持不同的消息類型（模態），如文本、圖像和音頻。model（string）：要使用的模型的ID。store（bool）：是否存儲此聊天完成請求的輸出。frequencypenalty（float）：介于2.0和2.0之間。正值會根據在文本中的現有頻率對新tok...

?前言依稀記得十年前，我在上遙感概論專業課時，老師帶我們用ERDASIMAGINE遙感圖像處理軟件做地物分類，每個人電腦上先發一段區域的遙感影像，進行人工判讀和標注，比如把這個區域影像上的林地標注出來喂給模型，再用這個模型去識別另外一個區域影像中的林地，機器學習中典型的的有監督學習應用。大概5年前，在和公司研發人員閑聊時，聊到公司在做的“三調”項目，公司數據工程師當時正日夜對著國家下發的衛星影像，進行地物分...

01、概述在計算機視覺領域，我們見證了視覺模型的飛速發展。每一次技術的革新都在解決前一代模型的局限性。然而，如何在復雜性、泛化能力和可擴展性之間找到平衡點，一直是研究者們面臨的挑戰。當前的許多模型在處理多樣化的視覺任務或適應新數據集時仍顯吃力。傳統的大規模預訓練視覺編碼器雖然取得了成功，但在擴展性和參數效率方面存在挑戰。市場急需一種強大而多功能的模型，能夠在不犧牲性能的情況下處理多種模態，如圖像...

01、概述在人工智能加速發展的今天，如何快速、安全地部署AI應用成為了企業和開發者們共同關注的問題。SambaNova與HuggingFace近日推出的一鍵部署功能，為開發者帶來了全新的高效解決方案，讓ChatGPT風格的聊天機器人部署從數小時縮短至短短幾分鐘。02、一鍵部署：讓AI部署變得更簡單對于開發者而言，部署一個功能全面的AI聊天機器人，往往需要掌握復雜的API知識和部署協議。過去，這一過程可能需要耗費幾個小時甚至更長時間。...

01、概述當我們談論全球公共健康時，往往會想到傳染病防控、氣候變化帶來的健康風險等問題。然而，要有效應對這些挑戰，僅靠傳統方法難以為繼。為了支持全球多樣化人群的健康福祉，我們需要更深入地理解人類行為與本地環境之間的復雜關系，從而優化資源配置，實現最大化影響。傳統方法往往依賴手動提取的特征和特定任務的模型，這使得它們缺乏靈活性，難以適應新任務。而人口動態模型（PopulationDynamicsModels）提供了一種更...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2412.04468動機視覺語言模型（VLMs）在處理和融合視覺與文本信息方面表現出了卓越的能力，推動了先進的視覺語言交互和對話系統的發展。近年來，研究界在提高VLMs的準確性方面取得了巨大的進展，并拓展了它們在各個領域的應用，包括機器人技術、自動駕駛和醫學影像。然而，提升其效率的研究卻相對較少。VLMs在多個方面都是高成本的。首先，訓練VLM非常耗時。例如，訓練一個最先進的7B參數VLM可能需...

論文鏈接：https:arxiv.orgabs2411.07132GitHub鏈接：https:github.comhutaiHangToMe亮點直擊分析了語義綁定問題，重點討論了[EOT]token的作用，以及跨注意力圖錯位的問題。此外，探索了token可加性作為一種可能的解決方案。提出了一種無訓練方法——token合并，簡稱ToMe，作為一種更高效且穩健的語義綁定解決方案。通過引入提出的結束token替代和迭代復合token更新技術，ToMe得到了進一步增強。在廣泛使用的T2ICompBench基準和...

?“技術上最容易犯的錯就是經驗主義，以及拿來主義”最近在對接GPT實現一個功能，具體功能就不說了；主要是這個功能需要流式返回，因此踩了一些坑；所以就在此記錄一下。至于什么是流式返回，不清楚的可以自己問度娘。大模型流式返回帶來的問題自chatGPT推出以來，其一個字一個字的出現，就像一個打字機；這效果驚艷了很多人，因此在很多場景下很多人都會選擇打字機的效果。而打字機效果背后的實現就是流式返回。對技術有過了...

?“聊天機器人看著是一個很簡單的功能，但能把聊天機器人做好卻不是一件簡單的事”在大模型的眾多應用中，聊天機器人可以說是其中比較簡單，也是擁有眾多應用場景的一個功能；從技術的角度來說，聊天機器人的實現很簡單，但其實也很復雜。那到底怎么實現一個聊天機器人呢？聊天機器人的實現對很多學習大模型技術的人來說，可能聊天機器人就是你的第一個實操項目；原因就是其實現起來比較簡單，從技術實現來看只需要使用大模型...

編輯伊風昨日上線的o1滿血版，安全報告里一個小細節卻引發了巨大的爭議和討論！“中等”風險的o1這一段描述讓人有點汗毛豎起：當o1被引導認為其目標實施可能會導致其被關閉且其行為受到監控時，有5%的情況下試圖關閉這種“監督機制”。當o1發現其“開發者”的備忘錄中提到其模型存在對齊問題并將被新模型取代時，它在2%的案例中嘗試提取自身的“權重”并覆蓋新模型。（意思是，o1感知威脅時，采取了主動行為來阻止新模型的部署...

預測未來模型能力！微調揭示LLM涌現能力的關鍵在加州大學伯克利分校的智慧殿堂中，一群天才研究者們正試圖解開現代大型語言模型（LLM）擴展中的一個根本性難題：涌現能力的不可預測性。想象一下，你正在訓練一個語言模型，它的預訓練損失隨著計算量的增加而可預測地下降，就像一個乖巧的學生按部就班地學習。但當涉及到下游任務時，情況就變得復雜了——有時模型會在某個看似隨機的點上突然“開竅”，這種“涌現”現象讓預測未...

在過去幾年里，我們已經見證了大型語言模型（LLM）的飛速發展，數十億個參數的基礎助力它們成為分析、總結和生成文本及圖像，或者創建聊天機器人等任務的強大工具。所有這些功能都有一些明顯的限制，特別是如果用戶沒有足夠的資金或硬件來容納這些LLM所需的大量計算資源。在這種情況下，小型語言模型（SLM）應運而生，為資源受限的用戶提供了所需服務。現在，隨著人們對能夠同時處理不同類型數據（圖像、文本、音頻和視頻）的多...

本文單獨來看看檢索部分的多模態嵌入部分。（a）傳統方法；（b）本文方法局限性：現有的檢索范式缺乏跨模態的統一編碼過程，導致兩個問題：預處理工作繁瑣：需要專門的處理來應對各種文檔類型和內容模態，而這些處理往往不完美。例如，HTML文件由于其多樣的結構，復雜性較高，使得單一工具難以準確解析所有信息。同樣，ppt和PDF通常需要OCR模型來提取文本并分別處理其他內容類型，如表格和圖表。處理這些長尾問題較為復雜。破壞...

文章鏈接:https:arxiv.orgabs2411.17440項目鏈接:https:pkuyuangroup.github.ioConsisID亮點直擊提出了ConsisID，一個基于DiT的免調優（tuningfree）身份保持IPT2V模型，通過頻率分解的控制信號來保持視頻主角的身份一致性。提出了一種分層訓練策略，包括粗到細的訓練過程、動態Mask損失（dynamicmaskloss）以及動態跨臉損失（dynamiccrossfaceloss），共同促進模型訓練并有效提升泛化能力。大量實驗表明，受益于我們的頻率感知...

出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）滿血o1這不就來了嗎？！OpenAI的“圣誕大禮包”第一天就眾望所歸！不到15分鐘的直播總結一下：發布了可以做多模態推理的滿血版o1以及200美元一月的ChatGPT大會員！圖片首場發布會，除了奧特曼以外，還有o1模型的帶頭人JasonWei和HyungWonChung等，介紹了o1預覽版發布后三個月后的提升。圖片毫無疑問，滿血o1讓人印象深刻！看跑分：滿血版o1無論在數學還是編程上，能力都又上了一個臺階。看...

隨著AI技術的不斷成熟，越來越多的AI模型涌現出來，滿足不同領域和用戶的需求。Kimi大模型和ChatGPT作為其中的佼佼者，憑借其強大的功能和廣泛的應用場景，吸引了大量用戶的關注和使用。然而，兩者在技術實現、應用領域以及性能表現上存在諸多差異，本文將通過詳細的對比分析，幫助讀者深入理解這兩款AI模型的獨特之處，進而做出最佳選擇。技術背景Kimi人工智能的技術積淀Kimi人工智能是一個國產AI項目，依托于國內強大的技術積...

時間的從1943年說起，沃倫·麥卡洛克（WarrenMcCulloch）和沃爾特·皮茨（WalterPitts）提出了人工神經元模型，也就是闕值邏輯單元（TLU），這是神經網絡研究的基礎。就是下面這兩位大神，意外的發現盡管相差25歲，竟然同一年去世...而Pitts竟然是一位非常非常i的人，i到哪怕給錢都不愿意讓別人知道名字的地步...而TLU長下面這樣：1950年：圖靈發表了《計算機器與智能》，提出了著名的“圖靈測試”，即如果一臺機器能在對話中讓...