小米汽车的诞生，不仅仅是小米品牌延伸的一个新领域，更是对整个汽车行业智能化转型的一次大胆探索，它不只是一辆车，而是小米长期在AI领域投入和技术积累的集大成者，从智能驾驶到AI仿真系统，从结构设计到材料革新，小米汽车在每一个细节中都透露出AI科技的深度融合和创新精神，智能驾驶，AI的核心展现小米汽车在...

  在红杉资本在最新发布的文章，GenerativeAIsActO1，TheAgenticReasoningEraBegins，中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展，OpenAI的新模型o1便是重要的标志，慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重...

  大语言模型，LLMs，，以及一般的语言模型，LMs，，催生了一种新的编程方式，其中，指令，不再是明确的应用程序编程接口，APIs，，而是像英语这样的自然语言语句，该领域，一个被称为提示工程的新领域，的专家通过组合特定的关键词、提示格式，甚至认知模型来对他们的语言模型进行编程——或者从语言模型中引出特...

  ​摘要，大型语言模型，LLMs，的进步使得思维链，ChainofThought，CoT，方法受到了极大的关注，主要是因为它能够增强LLMs在复杂推理任务上的能力，此外，CoT方法的重要性还扩展到了将LLMs应用于多模态任务，然而，由于多模态样本固有的复杂性，为多模态推理选择最优CoT示例的问题在LL...

  在最近的一项研究中，来自美国宇航局和IBM的一组研究人员合作开发了一种模型，该模型可应用于地球科学，天文学，物理学，天体物理学，太阳物理学，行星科学和生物学以及其他多学科学科，当前的模型，如SCIBERT、BIOBERT和SCHOLARBERT仅部分覆盖了其中的一些领域，现有的模型没有充分考虑所有这...

  写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，指令微调已经成了算法工程师们必不可少的技能，而在指令微调过程中，我们往往会从数据数量和数据质量两个维度来对模型进行调优，今天给大家带来一个新的方法，MoDS，一种面向模型的指令数据选择方法，MoDS，Model，oriented&gt，paper，...

  具身智能，一种把大模型应用到工业生产的技术，随着大模型技术的发展，大模型的发展方向也逐渐变得明朗，比如AIGC，AI代理等；而最近学习到了一个新的概念——具身智能，虽然并不是第一次听说这个词，但一直以为它只是大模型技术的一种实现方式，但到最近才发现具身只能和大模型是不一样的两种东西，而且，具身智能可...

  1.基于LLM的TableQA存在的问题利用LLM来进行表格理解任务往往会将整个表格喂给LLM，但是这种方法存在一定的局限性，•首先，受限于LLM上下文长度的限制；比如，一个包含100列和200行的中等大小表格，单元格数量超过40，000个，超出了LLaMA和GPT系列等流行LMs的处理能力，•此外...

  Seed，TTS是字节跳动豆包大模型团队近期发布的语音生成大模型成果，它生成的语音几乎与真人完全一样，连发音瑕疵也能生成出来，尤其在学习模仿人类说话方面，相似性和自然度均有很好表现，举例来说，将一段语音提供给Seed，TTS，它就能按文本生成全新语音，且带上原素材的声音特征，英文语音也可生成，且依然...

  1创新模型效果，1.1模型评估，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型创新点介绍2.1结合Informer和BiGRU，GATT的优势通过将这两种模型并行使用，可以更好地捕捉不同时间尺度上的模式，提高预测的准确性和鲁棒性，2.2并行模型架构并行使用Informer和BiGRU，G...

  引言，探索视觉，语言对比预训练中的噪声和低质量标注问题在视觉，语言对比预训练中，噪声和标注质量被认为是影响训练效果的重要因素，本文通过深入研究和分析训练过程中的两个主要问题——错误的负样本对分配和低质量及多样性不足的标注——揭示了通过解决这些问题来提高训练质量的潜力尚未被完全实现，首先，我们研究了影...

  01、概述在人工智能和机器学习领域，我们正经历着一场技术革命，随着技术的飞速发展，对于强大、灵活且易于获取的解决方案的需求也在不断增长，开发者、研究人员和技术爱好者在利用尖端技术时，常常受限于封闭生态系统的束缚，许多现有的语言模型，包括一些最受欢迎的模型，往往伴随着专有限制和许可限制，或者托管在限制...

  目前，由大型语言模型，LLM，驱动的智能体已经证明了它们在处理复杂任务方面的显著潜力，此外，通过赋予LLM代码执行能力来提升其问题解决能力正逐渐成为一种趋势，这一点已经通过Code，Interpreter[1]、OpenInterpreter[2]、TaskWeaver[3]等工作得到了实践验证，然...

  大模型技术的基础学习，是未来在大模型领域能否站稳脚跟的关键，随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向，从工具的角度来看，学习一个工具主要有两个方向，一个是使用工具，一个是制造工具；而今天我们主要讲的是...

  学习的过程，是一个不断产生偏差和调整的过程，学习的过程是一个学习——验证——再学习——再验证的过程，在此之前也有写过关于强化学习的文章，但那时更多的是停留在概念描述和名称解释的阶段，简单来说就是知道有强化学习这个概念，但不知道它是用来解决什么问题，以及怎么来解决这些问题，之前的文章​​大模型的训练与...