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随着大型语言模型（LLM）的发展，它们与3D空间数据（3D LLM）之间的集成取得了快速进展，为理解物理空间和与物理空间交互提供了前所未有的能力。LLM结构。Prompt Tuning通过在提示中设置LLM的框架来指导LLM执行特定任务，与调整模型参数的传统微调相比，调整模型输入。对齐模块随后用于（i）在多个级别（目标级别、关系级别和场景级别）上将3D... 阅2 转0 评0 公众公开 24-05-22 15:33 |
混沌边缘的信息动力学——复杂系统研究中的信息论终篇。（1）随机布尔网络一个随机布尔网络由N个节点组成，每个节点取一个布尔值（0或者1），节点与节点之间的连接结构（邻接矩阵）是被随机确定的。当系统发生相变时，一点微扰就会让系统发生巨大的改变，所以δ峰值的出现标志着临界相变的发生。最后需要指出的是，所有信息动力学指标的标准差... 阅1 转0 评0 公众公开 24-05-16 16:16 |
方法分类：按照「是否需要显式的对缺失多模态数据进行补全」的分类原则，缺失多模态数据融合方法可分为：（1）基于补全的多模态融合方法基于补全的多模态融合方法包括模型无关的补全方法：例如直接通过对缺失模态填充0值或残余模态的均值的补全方法；表3. 平衡多模态数据融合方法分类未来展望：平衡多模态学习方法主要针对多模态数据的异质性所... 阅1 转0 评0 公众公开 24-05-10 19:23 |
这篇论文提出了一种在训练语言模型时同时预测多个未来token的方法，证明了其在提高样本效率、推理能力和推理速度方面的优势。尽管基于下一个token预测的大型语言模型取得了令人印象深刻的成就，但这种方法获取语言、世界知识和推理能力的效率依然较低。该论文提出了一种多token预测架构，在训练语料库的每个位置，模型会使用多个独立的输出头并... 阅9 转0 评0 公众公开 24-05-07 15:56 |
跨越300多年的接力：受陶哲轩启发，数学家决定用AI形式化费马大定理的证明。费马大定理又被称为「费马最后的定理（Fermat''''''''s Last Theorem，FLT）」，由 17 世纪法国数学家皮耶?德?费马提出。在项目完成之前，Lean 将能够理解自守形式（一类特别的复变量函数）和表示、伽罗瓦表示、潜在自守性、模性提升... 阅3 转0 评0 公众公开 24-05-03 21:02 |
今年最绝的一本算法书，面试前一定要反复刷！近期火爆编程圈的算法书《Hello算法》上市以来得到读者的一致好评，上市仅一个月在豆瓣上已经收获了首批读者的评价，目前已经得到 8.9 分的好成绩。教程内容友好，如果说图解算法降低了初学者学习算法的门槛，那么动画图解简直就是算法学习的天花板了。丰富的动画让复杂的算法活了起来。“Hello算法... 阅1 转0 评0 公众公开 24-05-03 20:59 |
今日arXiv最热NLP大模型论文：韩国团队提出ResearchAgent系统，模仿人类产出论文idea.这是韩国科学院最近的一篇工作，利用LLM构建了一个ResearchAgent系统，模仿人类产出论文idea的步骤，一步一步引导LLMs生成包括问题识别、方法开发和实验设计等在内的完整研究思路，同时，引入与人类偏好一致的Reviewing Agents，对生成的研究思路进行迭代优... 阅6 转0 评0 公众公开 24-04-29 18:59 |
OpenAI Lilian Weng亲自撰文教你从头设计视频生成扩散模型。视频生成任务本身是图像合成的超集，因为图像就是单帧视频。然后他们还能继续提升视频数据集，其做法包括移除运动更少的视频片段（通过以 2 fps 速度计算低光流分数进行过滤）、清除过多的文本（使用光学字符识别来识别具有大量文本的视频）、清除看起来不够美的视频（使用 CLIP 嵌入... 阅1 转0 评0 公众公开 24-04-28 15:23 |
人工智能揭示矩阵乘法的新可能性。小矩阵的快速算法可能会产生巨大的影响，因为当乘以合理大小的矩阵时，这种算法的重复迭代可能会击败 Strassen 的算法。通过这种方式，研究人员发现了新的算法，可以使用比标准 n^3 更少的乘法步骤来乘以许多小矩阵大小的 n×n 矩阵。它最令人惊讶的发现发生在模 2 运算中，它发现了一种新算法，可以在 47... 阅2 转0 评0 公众公开 24-04-28 15:14 |
论文速读 .第19期 | 大模型与医学人工智能。本期内容包括了几个用于评估医学大数据模型性能的基准测试框架和数据集，以及知识图、多代理、模型编辑等技术在医学大模型领域的应用。◎ 摘要：大型语言模型（LLM）已经在回答医学问题上表现出了令人印象深刻的表现，例如通过医学执照考试的分数。◎ 摘要：在这项研究中，我们探究了大型语言模型（L... 阅4 转0 评0 公众公开 24-04-25 14:37 |
