阿里「轨迹可控版Sora」,告别「抽卡」,让视频生成更符合物理规律
阿里「轨迹可控版Sora」,告别「抽卡」,让视频生成更符合物理规律你规定路线,Tora 来生成相应轨迹的视频。
你规定路线,Tora 来生成相应轨迹的视频。
本文首先简单回顾了『等效交互可解释性理论体系』(20 篇 CCF-A 及 ICLR 论文),并在此基础上,严格推导并预测出神经网络在训练过程中其概念表征及其泛化性的动力学变化,即在某种程度上,我们可以解释在训练过程中神经网络在任意时间点的泛化性及其内在根因。
DeepMind最近被ICML 2024接收的一篇论文,完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本,大概是Llama 3预训练的15%,耗费资金可达12.9M美元。
大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力,这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习(RLHF)。
大语言模型 (LLM) 是如何解数学题的?是通过模板记忆,还是真的学会了推理思维?
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 什么是语义路由 • RAG 路由的不同场景
在这篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 为什么要进行 query 理解 • query 理解有哪些技术(从 RAG 角度) • 各种 query 理解技术的实现(基于 LangChain)
在本篇文章中,笔者将讨论以下几个问题: • 向量模型在 RAG 系统中的作用 有哪些性能不错的向量模型(从 RAG 角度) 不同向量模型的评测基准 MTEB 业务中选择向量模型有哪些考量 如何 Finetune 向量模型
灵活评估任意系统,轻松添加实验工具。
『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨,提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住,提高 RAG 系统性能是一个持续的过程,需要不断地评估、优化和迭代。