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调试 LLM 多少次有效？用于检测效果衰减的新指标 "DDI "是什么？
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速度与准确性的结合：量化感知 LLM 预训练 "QAP"。
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HiWave：无需额外学习即可生成 4K 图像的小波扩散创新
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Forget-Me-Not: 建议采用一种简单的提示技术，防止在长时间的提示中遗忘信息
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对话优化标记器的潜力：一种将 LLM 推理效率提高 10% 的方法
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RoboTwin 2.0：双臂操作机器人的可扩展合成数据生成和基准设计
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通过基于属性的测试增强 LLM 代码生成！打破自欺欺人的新框架 PGS
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OctoThinker 通过改进 Llama 来支持强化学习，展示了中间学习的威力
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什么是 DualTHOR？用于提高双臂机器人实际适应能力的新一代模拟器
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针对大规模语言模型的离群值安全预训练创新，可防止离群值并保护量化准确性
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GPT-4o 级图像生成的民主化：Janus-4o 和 ShareGPT-4o-Image 挑战
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FedNano：大型多模态模型的轻量级高效分布式学习
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ImmerseGen：由代理引导的、轻量级的、高度逼真的下一代虚拟现实场景生成
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SwarmAgentic：利用蜂群智能全自动生成代理系统
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为了让人工智能不会忘记图像，CoMemo 率先推出了下一代视觉和语言模型
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PictSure：通过视觉嵌入功能挑战 "Few-Shot "分类的新方法
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通过 "截断近端策略优化 "加速强化学习，实现长句生成的效率革命
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小波扩散：最快的扩散模型
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生成图像
利用 ChatGPT 提高面部识别的准确性和透明度，这是软性生物识别技术的新发展
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大型语言模型
![[RL-GPT]在 Mincraft 中](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/March2024/rl-gpt-520x300.png)
[RL-GPT]在 Mincraft 中以比平常快几倍的速度获取钻石的框架现已推出
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机器学习
现在有了一个框架，可以让法律硕士使用 MBTI 评估人的个性！
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聊天室GPT
VCRL：利用奖励差异控制学习难度的 LLM 强化学习新方法
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从记忆到检索的 LLM：工具内学习的理论优势和证据
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简单!准确度高!异常检测模型PatchCore的吸引力
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目标检测
优于ViT!大规模CNN的新基本模型!:InternImage
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深度学习
针对体育博彩中足球比赛预测挑战的机器学习模型
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体育分析
![[DPO]一种不使用强化学习，直接将大规](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/January2024/direct_preference_optimization-520x300.png)
[DPO]一种不使用强化学习，直接将大规模语言模型与用户偏好相匹配的方法
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RLHF
FakeParts：一个新的基准，揭示了部分深度伪造的威胁和检测极限
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Social-MAE 是一种社交人工智能，它利用自我监督学习来解读情绪、笑声和个性
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ImmerseGen：由代理引导的、轻量级的、高度逼真的下一代虚拟现实场景生成
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![[Qwen2-VL] 可处理不同分辨率图](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2024/qwen2-vl-520x300.png)
[Qwen2-VL] 可处理不同分辨率图像和视频的最新 VLM
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大型语言模型