包阅导读总结 1. `GLM-4-Long`、`长文本能力`、`上下文长度`、`技术迭代`、`应用场景` 2. GLM-4-Long 已上线,支持 1M 上下文长度,价格有优势,在处理超长文本上表现出色,如财报读取、论文总结等,其长文本能力历经多个训练阶段逐步实现。 3. – GLM-4…
只需两步,让大模型智能体社区相信你是秦始皇_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:多智能体、知识传播、攻击框架、LLM、安全性 2. 总结: 本文探讨基于 LLM 的多智能体系统中知识传播的风险,构建模拟环境,提出两阶段攻击框架,在实验中验证其有效性及影响,指出多智能体社区对不可信知识传播防御不足,未来可从预防和检测入手提升安全性。 3. 主要内容: …
苹果开源 7B 模型,训练过程数据集一口气全给了,网友:很不像苹果_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:苹果、开源 7B 模型、训练数据集、小模型、模型性能 2. 总结:苹果开源 7B 大模型及训练过程数据集,其效果与 Llama 3 8B 相当。研究团队提出新基准 DCLM 构建数据集,小模型成新趋势,因成本低,多家公司推出小模型,竞争激烈。 3. – 苹果开…
投机采样会损失大语言模型的推理精度吗?_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 投机采样、语言模型、推理精度、无损性、实验验证 2. 本文探讨了大型语言模型中投机采样是否会损害推理精度,答案是不会。通过数学分析和实验,包括贪婪解码和多项式采样,证明了投机采样的无损性,能加快推理速度且不牺牲准确性。 3. – 投机采样的发展 – 201…
NuminaMath 是如何荣膺首届 AIMO 进步奖的?_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:NuminaMath、AIMO 进步奖、数学推理、微调策略、开放数据 2. 总结:本文介绍了 NuminaMath 获得首届 AIMO 进步奖,包括参赛背景、赛题规则、解决方案及技术细节,还提及未来目标,感谢相关合作与帮助。 3. 主要内容: – Numina…
乒乓球 AI 机器人赢了人类!正反手灵活转换,擦网球高球都能接,专业教练:达到中级选手水平_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 乒乓球 AI 机器人、中级水平、混合训练、适应对手、谷歌 2. 谷歌发布的乒乓球 AI 机器人达到中级选手水平,能正反手灵活转换,应对多种球,通过混合训练方法提升技能,与不同水平人类比赛有不同胜率,还能适应对手,但存在处理下旋球等弱点。 3. – 乒乓球 AI 机器人…
Mistral AI 两连发:7B 数学推理专用、Mamba2 架构代码大模型_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:Mistral AI、GPT、预训练、Fine-tuning、Transformer 2. 总结:文本介绍了 Mistral AI 的情况,并重点阐述了 GPT 的相关内容,包括其含义、两阶段过程、与 ELMO 的不同,如特征抽取器和预训练所采用的模型。 3. ̵…
国产版 Sora 开源了!推理优化到 18G,4090 单卡可跑_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:智谱 AI、CogVideoX-2B、视频生成模型、开源、推理优化 2. 总结:智谱 AI 的视频生成模型 CogVideoX-2B 昨晚开源,推理仅需 18GB 显存,单卡可跑。介绍了其性能、提示词上限、生成视频展示等,采用独特架构和训练方法,团队仍在努力完善,期待更多…
使用 InternVL、LMDeploy 和 GTE 搭建多模态 RAG 系统_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:多模态 RAG、InternVL、服装搜索、搭配推荐、视觉大模型 2. 总结: 本文介绍了使用 InternVL、LMDeploy 和 GTE 搭建多模态 RAG 系统用于服装搜索和搭配推荐,展示了 InternVL 模型的功能,阐述了 VLM+RAG 组合的优点,包括情…
首个超越 GPT4o 级开源模型!Llama 3.1 泄密:4050 亿参数,下载链接、模型卡都有了_AI阅读总结 — 包阅AI
包阅导读总结 1. 关键词:自然语言生成、Llama 3.1、NLG、语言产出、机器表述 2. 总结:文本介绍了自然语言生成,指出其是自然语言处理的一部分,是将资料转换成自然语言表述的翻译器,与编译程式不同,虽出现已久但商业技术最近才普及,且可视为自然语言理解的反向。还提到了超越 GPT4 级的开源…