大型语言模型，LLM，往往会追求更长的，上下文窗口，，但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值，catastrophicvalues，等问题，目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token最近，MicrosoftResearch的研究人员提出了一个新模型LongRoPE，首次...

  整理，言征出品，技术栈，微信号，blog51cto，利润是多少，Cohere创始人称，人工智能的商业模式正在快速变化OpenAI和Anthropic每年花费数十亿美元训练GPT，4和Claude等模型，但竞相打起的价格倾销将使这些平台周围的业务变得相当不稳定，1.卖API太难了人工智能提供商Cohe...

  多模态大模型最新研究综述简单版，不知道最近微软出的多模态大模型最全综述MultimodalFoundationModels，FromSpecialiststoGeneral，PurposeAssistants大家有没有看~包含5大主题一共119页，内容又干又多，目前网上找到的中文解读干货内容都比较全...

  1.最强开源模型要易主了，2天前，英伟达发布了其最强大语言模型Nemotron，4340B模型家族，包括Nemotron，4，340B，Base、Nemotron，4，340B，Instruct和Nemotron，4，340B，Reward，所有的模型都是基于NVIDIA的开源模型许可协议，允许用户...

  在自然语言处理，NLP，领域，Transformer是一种革命性的架构，Transformer模型因其卓越的语言理解和生成能力而成为了一个里程碑，它们在多种任务中展现出了前所未有的性能，从机器翻译到文本摘要，再到问答系统，Transformer模型已经成为了当今最先进的技术，尽管取得了巨大的成功，T...

  大语言模型表现出色，但是在处理幻觉、使用过时的知识、进行不透明推理等方面存在挑战，检索增强生成，RAG，作为一个新兴的解决方案，通过整合外部知识库的数据，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度，能够实现知识持续更新和特定领域信息的集成，有效将LLM的内在知识与外部数据的巨大动态资源相结合，大模...

  RAG访问外部知识库增强了LLMs处理知识密集型任务的能力，随着应用场景需求的增加，RAG系统变得更加复杂，传统的RAG依赖于简单的相似性检索，面对复杂查询和变化多端的文本块时表现不佳，对查询的浅层理解、检索冗余和噪声，朴素RAG和高级RAG的案例，面对复杂问题时，两者都遇到了限制，难以提供令人满意...

  1.背景大型语言模型，LLMs，在众多语言任务中展现出非常不错的效果，然而，LLMs中的幻觉现象正极大地削弱它们的可信度和实用性，一种解决大语言模型幻觉的方法是检索增强生成，RAG，，通过检索文档来提供基于检索到文档中的事实信息的更准确的用户查询答复，然而，RAG并未完全根除幻觉，这样因此激发大量研...

  大多数现有方法仅从检索语料库中检索短的连续块，限制了对整个文档上下文的整体理解，RAPTOR，RecursiveAbstractiveProcessingforTree，OrganizedRetrieval，引入了一种新方法，即递归嵌入、聚类和总结文本块，从下往上构建具有不同总结级别的树，在推理时，...

  论文链接，https，arxiv.org，pdf，2407.11385github链接，https，www.zhengyiluo.com，Omnigrasp，Site，亮点直击本文提出了一种控制虚拟人形抓取物体并沿着物体轨迹移动的方法，由于控制具有灵巧手的人形存在挑战，先前的方法通常使用无身体的手，...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2410.19310亮点直击总结速览解决的问题在AIGC领域中，流匹配模型因其坚实的理论基础和强大的大规模生成能力而取得了显著成功，然而，这些模型的采样过程对计算资源要求极高，因为它们需要多步数值常微分方程，ODEs，的计算，提出的方案本文提出了一种...

  好久没分享过综述了，今天分享一个最新的RAG综述，来自卡内基梅隆大学，标题，AComprehensiveSurveyofRetrieval，AugmentedGeneration，RAG，Evolution，CurrentLandscapeandFutureDirections1.引言1.1RAG技...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2410.04960亮点直击SegmentAnythingModel，SAM，是一款基础模型，专用于图像分割任务，以其在多样应用中的强大泛化能力而闻名，然而，它的出色性能伴随着显著的计算和资源需求，这使得在资源有限的环境，如移动设备，中进行部署变得具...

  大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读，下面是本期觉得比较有意思的论文，1、LLM的数数能力有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提示被窃取的背后1、LLM的数数能力有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你相信大型语言模型，LLM，连简单的数数都可能做不好吗，近期一...

  图1不同融合任务的源图像对融合结果的主导强度变化研究背景与动机图像融合的目的是将同一场景中不同传感器捕获的多源图像的互补信息整合到单个图像上，这种方式通常被用于提取图片重要信息和提高视觉质量，目前，一般的图像融合主要包括多模态、多曝光、多焦图像融合等，融合任务表现出不同的融合机制，多曝光图像融合，M...