撰寫一篇高質量的學術論文是一項既復雜又耗時的任務。這個過程涉及到構思、研究、撰寫以及最后的修改，每一步都需要大量的精力和時間投入。幸運的是，借助ChatGPT，我們可以在論文寫作的各個階段獲得有效的幫助。本文以“人工智能對工作的影響”為題，詳細介紹如何利用ChatGPT在論文寫作的九個不同階段中提高效率，以確保論文的質量和學術價值得到提升。無論你是在尋找寫作靈感、需要專業的評審意見，還是希望優化論文的結構，...

?思維鏈（CoT：ChainofThought）常常作為增強大模型推理能力的利器，但大模型推理能力的提升多大程度上來自人為任務拆解？還是額外提示的Token激發了背后更強大的計算？“讓我們逐步思考：Transformer語言模型中的隱藏計算”[文獻1]發現了一個有趣的現象，通過在思維鏈中添加無意義的中間Token（例如“……”）可以解決無中間Token時沒法完成的較難的兩個算法任務。文獻的結論是：添加額外Token就可以增強大模型推理，甚至可以...

一、背景最近我們在生產環境批量部署了大模型專用推理集群，并成功讓包括70B在內的大模型推理速度提升50%，大幅縮減部署成本，穩定應用于生產環境。本文基于我們在部署大模型推理集群時的一些經驗，分享一些有效提升大模型的推理速度方法。最后，我們在結尾處推薦了幾個經過我們評測且表現優異的大模型推理框架。希望這些建議能幫助讀者在項目中選擇適合自己的推理框架。OpenAI的科學家HyungWonChung在2023年的公開演講《LargeL...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）谷歌IO大會的主題演講剛剛結束四個小時。正當人們把目光從GPT4o中戀戀不舍地移開，轉到Gemini上時。OpenAI又跑來“搞事”了！自之前“宮斗”后就行蹤成謎的首席科學家IlyaSutskever，在X上宣布自己將離職，投入到一個對自己有意義重大的新項目中，并可能在時機合適時透露相關細節！緊接著，奧特曼也發文表達了對Ilya的感謝與不舍，并宣布將由JakubPachocki接棒擔任OpenAI的首席科...

在大型語言模型的訓練過程中，數據的處理方式至關重要。傳統的方法通常通過將大量文檔拼接并切分成等同于模型的上下文長度的訓練序列。這雖然提高了訓練效率，但也常導致文檔的不必要截斷，損害數據完整性，導致關鍵的上下文信息丟失，進而影響模型學習到的內容的邏輯連貫性和事實一致性，并使模型更容易產生幻覺。AWSAILabs的研究人員針對這一常見的拼接分塊文本處理方式進行了深入研究，發現其嚴重影響了模型理解上下文連貫性...

本文回顧了多模態LLM(視覺語言模型)近一年來的模型架構演進，對其中有代表性的工作進行了精煉總結，截止2024.04，持續更新ing...ASurveyonMultimodalLargeLanguageModels（arxiv.orgabs2306.13549）AwesomeMultimodalLargeLanguageModels（github.comBradyFUAwesomeMultimodalLargeLanguageModels）這篇綜述一張圖總結了多模態LLM的典型架構：BLIP【2022.01發布】https:arxiv.orgabs2201.12086統一視覺語言理解和生成，使用capt...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2405.00666最近的研究表明，現實前向渲染、逐像素反向渲染和生成圖像合成這三個領域可能看起來是獨立且不相關的圖形和視覺子領域。然而，最近的工作已經證明了基于擴散架構的對每個像素的固有通道（反照率、粗糙度、金屬度）的估計的改進；將其稱為RGB→X問題。進一步表明，基于固有通道合成真實圖像的反向問題，X→RGB，也可以在擴散框架中解決。在室內場景的圖像領域，引入了一個改進的RGB→X擴...

什么是RAG？檢索增強生成（RAG）是指對大型語言模型輸出進行優化，使其能夠在生成響應之前引用訓練數據來源之外的權威知識庫。大型語言模型（LLM）用海量數據進行訓練，使用數十億個參數為回答問題、翻譯語言和完成句子等任務生成原始輸出。在LLM本就強大的功能基礎上，RAG將其擴展為能訪問特定領域或組織的內部知識庫，所有這些都無需重新訓練模型。這是一種經濟高效地改進LLM輸出的方法，讓它在各種情境下都能保持相關性、準...

隨著AIAgents技術的不斷發展和成熟，我們可以期待在未來看到更多令人興奮的創新和應用。這些技術有望成為推動人類進步和提高生活質量的重要工具。本周，一家名為CognitionAI的初創公司引起了轟動，他們發布了一個演示，展示了一個名為Devin的人工智能程序執行通常由高薪軟件工程師完成的工作。像ChatGPT和Gemini這樣的聊天機器人可以生成代碼，但Devin更進一步，規劃解決問題的方法，編寫代碼，然后測試和實施。Devin的創建者將...

大家好，我是HxShine今天分享微軟的一篇文章：ResearchAgent:IterativeResearchIdeaGenerationoverScientificLiteraturewithLargeLanguageModels。傳統的科學研究過程包括新研究想法的提出和通過精心設計的實驗來驗證這些想法，這一過程緩慢且依賴專業專家，這限制了科研的生產力。這篇論文試圖利用agent思想來自動生成新的論文idea，解決科學研究生產力低下的問題，論文提出了一個名為ResearchAgent的工具，這是一個由大型語言...

編輯言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）5月與6月，舊金山硅谷各大新貴舊王正在激烈角逐，主戰場無疑則是AI。就在昨天凌晨GPT4o發布的24小時后，GoogleIO大會也交卷了。有意思的是，谷歌掌舵人皮查伊，好像很清楚觀眾們所想，一開始就安排AI在后臺統計了整場提及的AI次數：121，但隨后又不自禁地提了3次。這124次的提及，為什么會這么多？圖片因為這次主題演講，實在太全面了，脈絡清晰，而又讓人眼花繚亂，簡直讓我們重...

隨著ChatGPT、Midjourney等大模型產品的影響力、應用場景越來越多，為了確保輸出的內容安全、可靠，對齊成為開發人員的關注重點和難點。但現在的模型參數少則幾百億多則上千億，想通過傳統的監督式微調方法來完成對齊效果往往不理想。因此，英偉達的研究人員開源了安全對齊框架NeMoAligner。這是一個包括人類反饋進行強化學習（RLHF）、直接偏好優化（DPO）、SteerLM和自我對弈微調等技術合集，可幫助開發人員極大提升模型的安...

5月14日凌晨，OpenAI在首次「春季新品發布會」上搬出了新一代旗艦生成模型GPT4o、桌面App，并展示了一系列新能力。這一次，技術顛覆了產品形態，OpenAI用行動給全世界的科技公司上了一課。OpenAI的首席技術官MiraMurati主要講三件事：第一，以后OpenAI做產品就是要免費優先，為的就是讓更多的人能使用。?第二，因此OpenAI此次發布了桌面版本的程序和更新后的UI，其使用起來更簡單，也更自然。?第三，GPT4之后，新版本的大模型...

太震撼了！當各家科技公司還在追趕大模型多模態能力，把總結文本、P圖等功能放進手機里的時候，遙遙領先的OpenAI直接開了大招，發布的產品連自家CEO奧特曼都驚嘆：就像電影里一樣。5月14日凌晨，OpenAI在首次「春季新品發布會」上搬出了新一代旗艦生成模型GPT4o、桌面App，并展示了一系列新能力。這一次，技術顛覆了產品形態，OpenAI用行動給全世界的科技公司上了一課。今天的主持人是OpenAI的首席技術官MiraMurati，她表示，今...

非常令人激動，騰訊混元文生圖大模型已在HuggingFace平臺及Github上發布，包含模型權重、推理代碼、模型算法等完整模型。且不管是企業還是個人開發者，全部免費可用。主頁：https:dit.hunyuan.tencent.com代碼：https:github.comTencentHunyuanDiT下面來詳細介紹下混元大模型的技術細節，期待國內更多大模型能發布，讓AIGC行業應用全面爆發：HunyuanDiT，這是一種具備細粒度理解能力的文本到圖像擴散transformer，能夠處理中文...

這篇文章將深入探討Phi3論文中的新發現，以及Phi3等模型發布的重要意義。簡介熟悉我的文章的讀者可能還記得我以前報道《課本就是你所需要的一切》(https:medium.commgunton7theimpactofbetterdataonllms46153ba26795)時的情景，這是微軟的一篇論文，展示了高質量的數據如何對模型性能產生巨大影響。文章中的新發現直接駁斥了模型必須巨大才能發揮作用的觀點。值得慶幸的是，這篇論文的研究人員一直在繼續他們的工作，最近又發表...

編輯伊風出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）春季終于如約而至！GPT系列的模型終于等到了久違的更新——GPT4o浮出水面。而且此前頗具神秘氣息的“imalsoagoodgpt2chatbot”，正是其測試版本。本場更新并未見到奧特曼的身影，而是由OpenAICTO穆里穆拉提（MuriMurati）主持。此前她曾因為在采訪中對OpenAI的訓練數據語焉不詳而受到過一些爭議。OpenAI在春季發布上都說了啥呢？一句話概括，GPT4o更快、更多模態、而且更加便宜了...

大型語言模型（LLMs）在生成文本時可能會產生錯誤信息，即“幻覺”問題。盡管檢索增強的LLMs通過檢索外部數據來減少這種幻覺，但現有的方法通常不考慮檢索文檔與LLMs之間的細粒度結構語義交互，這在處理長文檔時尤其影響回答的準確性。不同的檢索增強方法范式，包括傳統的檢索器響應器方法和增強檢索器重排序響應器框架。強調了學習關鍵檢索文檔的排序結構的重要性，以幫助LLMs更好地處理與事實知識相關的用戶查詢。為了解決這...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2405.05846過去幾年見證了由擴散模型驅動的文本引導圖像生成領域的重大進展。然而，已經顯示出文本到圖像擴散模型容易受到訓練圖像記憶的影響，引發了對版權侵犯和隱私侵犯的擔憂。在這項工作中，本文對文本到圖像擴散模型中的記憶化進行了實際分析。針對需要保護的一組圖像，本文對它們進行了量化分析，而無需收集任何prompt。具體而言，本文首先正式定義了圖像的記憶化，并確定了記憶化的三個必...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2402.15116github地址：https:github.comjun0wananawesomelargemultimodalagents大語言模型（LLMs）在為基于文本的AI智能體提供動力方面取得了卓越的表現，賦予它們類似于人類的決策和推理能力。與此同時，出現了一個新興的研究趨勢，專注于將這些由LLMs驅動的AI智能體擴展到多模態領域。這種擴展使得AI智能體能夠解釋和響應各種多模態用戶queries，從而處理更加復雜和微妙的任務。本文對LLMs驅動...