浙大&中科院让Agent学会自我进化,玩德州扑克心机尽显
浙大&中科院让Agent学会自我进化,玩德州扑克心机尽显基于大模型的Agent,已经成为了大型的博弈游戏的高级玩家,而且玩的还是德州扑克、21点这种非完美信息博弈。
基于大模型的Agent,已经成为了大型的博弈游戏的高级玩家,而且玩的还是德州扑克、21点这种非完美信息博弈。
微软亚研院等发布bGPT,仍旧基于Transformer,但是模型预测的是下一个字节(byte)。
华人科学家程博文官宣即将入职OpenAI,加入后训练团队参与多模态模型研究。值得一提的是,他还是著名华人计算机泰斗Thomas Huang的学生。
GraphEdit方法可以有效地去除图网络中的噪声连接,还能从全局视角识别节点间的依赖关系,在不同的实验设置中都被验证为有效且稳健。
挖掘大模型固有的长文本理解能力,InfLLM在没有引入额外训练的情况下,利用一个外部记忆模块存储超长上下文信息,实现了上下文长度的扩展。
近年来,大语言模型(LLMs)由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明,适当的提示设计(prompt enginerring),例如思维链(Chain-of-Thoughts),可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
近期,来自华为诺亚方舟实验室的研究者提出了 DenseSSM,用于增强 SSM 中各层间隐藏信息的流动。通过将浅层隐藏状态有选择地整合到深层中,DenseSSM 保留了对最终输出至关重要的精细信息。
微软找到了探索语言生成模型参数的新切入点!
在视频理解这一领域,尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展,展现出了较强的理解能力,但当它们面对电影级别的长视频时,却显得力不从心。因而,长视频的分析与理解,特别是对于长达数小时电影内容的理解,成为了当前的一个巨大挑战。
众所周知,开发顶级的文生图(T2I)模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了 AIGC(人工智能内容生成)社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。