上一章我们介绍了纯文本模态的表格理解任务，这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说...

随着人工智能技术的迅速发展，大型预训练模型（LLMs）在各种语言、代码及数学问题解决方面展现出了巨大潜力。Qwen2系列模型的推出无疑为自然语言处理（NLP）和...

在人工智能(AI)的黄金时代，我们见证了技术的边界不断扩展，模型的能力日益增强。今天，我要介绍的主角是Qwen2-0.5B模型，千问最新的大语言模型，以及如何在...

纯血 Rust 实现的 LLM 大模型跨平台客户端，美得很，后台链接里 WasmEdge+llama.cpp (LLamaEdge)

论文的奖励模型架构的另一个限制是，每个架构都只是一个“头”，它将LLM的最后一层嵌入作为输入。同时，还可以通过调整LLM的主干来提高性能。虽然高效探索所带来的优...

大语言模型（LLM）应用开发涵盖了使用预训练语言模型构建自然语言处理（NLP）应用程序的过程。以下是开发 LLM 应用的详细指南，包括安装、基础配置、常见应用场...

LLM Compiler是一个开源模型，旨在优化代码并彻底改变编译器设计。通过在庞大的语料库上训练，包括5460亿个LLVM-IR和汇编代码标记，Meta的研究...

【新智元导读】计算机程序可以生成很像真随机的「伪随机数」，而LLM表示，干脆不装了，我就有自己最喜欢的数。

【新智元导读】一直以来大模型欺骗人类，早已不是什么新鲜事了。可是，最新研究竟发现，未经明确训练的LLM不仅会阿谀奉承，甚至入侵自己系统修改代码获得奖励。最恐怖的...

Slack 的工程师随后采用了一种混合方法，结合 AST 转换和 LLM 功能，并模仿人类行为。他们将被测试的 React 组件和由 AST 工具执行的转换作为...

今天继续分享一篇大模型在推荐系统中的落地应用工作，是快手今年5月份发表的论文《Knowledge Adaptation from Large Language ...

目前的趋势是将 LLMs 与符号求解器集成以提升性能，但这些尝试通常仅限于将 LLMs 作为文本到符号的翻译器，核心推理过程仍然依赖于传统的外部推理器。这种方法...

本文来自小红书和中科大, 首次尝试了将LLM应用到笔记推荐(Note Recommendation)中. 更具体的,

如果仅使用LLM，查询仅依靠预训练时使用的数据集来提供结果，如果使用LLM+RAG的方式，查询会使用向量数据库作为额外的数据集来提供正确的结果。向量数据库是RA...

大语言模型（LLM）的巨大成功和推广性带来了多模态大型语言模型（MLLM）的新研究趋势。我们想知道 LLM 可以给计算机视觉带来多大的好处，以实现更好的性能并实...

研究者受之前 LLM 相关工作的启发，注意到 LLM 的文本嵌入层实际上包含了丰富的 token 之间的相关性知识，例如向量之间的夹角可以表示对应语义的相似度。...

作为一名学术领域的探索者，我们都知道，检索和阅读论文是我们获取知识、启发思考、验证假设的基石，也是日常学习中必不可少的基本功之一。然而在浩瀚的学术海洋中，如何快...

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“专注于技术人视角”，不求从 LLM 产业角度汇聚信...