幻觉不一定有害,新框架用AI的「幻觉」优化图像分割技术
幻觉不一定有害,新框架用AI的「幻觉」优化图像分割技术在人工智能领域,大型预训练模型(如 GPT 和 LLaVA)的 “幻觉” 现象常被视为一个难以克服的挑战,尤其是在执行精确任务如图像分割时。
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在人工智能领域,大型预训练模型(如 GPT 和 LLaVA)的 “幻觉” 现象常被视为一个难以克服的挑战,尤其是在执行精确任务如图像分割时。
1%的合成数据,就让LLM完全崩溃了? 7月,登上Nature封面一篇论文证实,用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」,9次迭代后就会让模型原地崩溃。
构建支持和增强人类能力的AI工具,而不是试图完全取代人类。
Nature的一篇文章透露:你发过的paper,很可能已经被拿去训练模型了!有的出版商靠卖数据,已经狂赚2300万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们,却拿不到一分钱,这合理吗?
LLM数学水平不及小学生怎么办?CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架,在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT,提升了模型的定理证明能力,成为miniF2F上的新SOTA。
SAX-NeRF框架,一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法,通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。研究者还建立了X3D数据集,并开源了代码和预训练模型,为X光三维重建领域的研究提供了宝贵的资源和工具。
华南理工大学和香港大学的研究人员在ICML 2024上提出了一个简单而通用的时空提示调整框架FlashST,通过轻量级的时空提示网络和分布映射机制,使预训练模型能够适应不同的下游数据集特征,显著提高了模型在多种交通预测场景中的泛化能力。
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
大模型语料是指用于训练和评估大模型的一系列文本、语音或其他模态的数据。
大模型语料是指用于训练和评估大模型的一系列文本、语音或其他模态的数据。语料规模和质量对大模型性能以及应用的深度、广度有着至关重要的影响。