标签：大模型
Google DeepMind｜强化学习中的概率推断
本文提出了一种基于贝叶斯处理的强化学习方法VAPOR，通过计算状态-动作对在最优策略下的后验概率来生成有效的探索策略。VAPOR方法具有与其他算法的强连接，并...
用视觉来做Prompt！沈向洋展示IDEA研究院新模型，无需训练或微调，开箱即用
IDEA研究院展示了基于视觉提示（Visual Prompt）模型的最新研究成果，该模型使用视觉来进行Prompt，只需手动框选目标即可实现目标检测，这是一种新的目标检测...
微软｜多模态基础模型：从专家到通用助手
本文全面综述了现代多模态基础模型，包括视觉理解、视觉生成、统一视觉模型和与大型语言模型的训练/串联等方面。它倡导从开发特定用途的多模态模型，向能遵循...
书 |《人工智能基础数学：高效和成功人工智能系统数学》605页 | 2023年Hala Nelson编写
本指南介绍人工智能领域所需的基本数学知识，如回归、神经网络、优化、反向传播、卷积、马尔可夫链等。它专注于现实世界的应用，适合工程师、数据科学家和学...
ACC-UNet | 致敬ConvNeXt，全卷积结构UNet设计，超越SWin-UNet！
前研究工作旨在将传统的卷积神经网络与Transformer相结合，提出了一种新的网络架构Convolutional Transformer Network（CTN）。该架构在医学影像分割任务上进...
215篇【大模型医疗】论文合集(附PDF)
ChatGPT是一种生成式大模型技术，引发了医疗领域的热潮。通过大规模的数据和模型训练，医疗大模型可以预测、诊断和治疗各种问题。215篇医疗和大模型的论文供...
长文本信息准确率超过ChatGPT，Meta提出降低大模型幻觉新方法
Meta AI实验室提出了一种名为“验证链”的解决方案，用于解决大模型幻觉问题。该方案使得Llama-65B输出的信息准确率提升了一倍，超过了ChatGPT。大模型幻觉是指...
DualToken-ViT | 超越LightViT和MobileNet v2，实现更强更快更轻量化的Backbone
自注意力视觉Transformer（ViTs）已成为计算机视觉领域的有竞争力架构。与卷积神经网络（CNNs）不同，ViTs能进行全局信息共享。但其二次复杂性使ViTs计算密集...
刷榜13个暗光增强基准！清华大学联合ETH等开源Retinexformer：亮、暗都有细节 ｜ ICCV 2023
Retinexformer架构可以端到端、单阶段解决过曝、伪影、低光等图像增强问题，超越了目前的暗光增强sota模型。该架构基于Retinex理论，但考虑了隐藏在黑暗中或...
大模型的最大bug！回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免
近乎为零，甚至还会给出完全错误的答案。这个现象被称为逆转诅咒，是指当模型在训练过程中接收到的数据具有一定的规律性时，模型会过度依赖这些规律性，从而...
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