NTU华科等最新研究:全自动化「提示越狱」,能打败大模型的只有大模型!登安全顶会NDSS
把大模型从「守口如瓶」调教成「耿直boy」,最新NDSS论文研究用全自动化的方式实现「越狱」,用大模型敲碎狱墙。上下文学习=对比学习?人大揭示ICL推理背后的隐式更新机理:梯度更新了吗?「如更」
人民大学最新研究,首次从「对比学习」的角度来理解上下文学习,或可提供自注意力机制的改进思路。AI「脑补」画面太强了!李飞飞团队新作ZeroNVS,单个视图360度全场景生成
斯坦福和谷歌团队提出了ZeroNVS,可以实现单个图像零样本360度试图合成。能跟「猫主子」聊天了!生成式AI带来的全面革命:最快5年内破译第一种动物语言
ChatGPT用它自己的方式来理解世界,类似的技术是否也能用来学习动物的语言?终结扩散模型,IGN单步生成逼真图像!UC伯克利谷歌革新LLM,美剧成灵感来源
生成式AI模型的新范式要来了。UC伯克利谷歌提出幂等生成网络(IGN),只需单步即可生图。LLM幻觉问题全梳理!哈工大团队50页综述重磅发布
最近,来自哈尔滨工业大学和华为的研究团队发表了一篇长达50页的综述,细致地盘点了有关LLM幻觉问题你该知道的所有事。「对齐」太强是坏事?人大最新研究:完美正样本反而会损害「图对比学习」
人民大学最新研究指出,更好的数据增强虽然可以提升其在下游任务的泛化能力,但也会减弱对比学习的上游性能。港大开源推荐系统新范式RLMRec!大模型加持,准确提炼用户/商品文本画像
本文提出了一种简易且高效的基于大语言模型的表征学习(Representation Learning)范式。「无需配对数据」就能学习!浙大等提出连接多模态对比表征C-MCR|NeurIPS 2023
C-MCR利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态,来连接不同的对比表征,从而学到更多模态间的对齐关系,实现了在缺乏配对数据的多模态间进行训练。大模型走捷径「刷榜」?数据污染问题值得重视
我直接看答案。李飞飞团队新作:脑控机器人做家务,让脑机接口具备少样本学习能力
能动脑的,绝不用动手的。斯坦福提出对比偏好学习:无需强化学习即可从人类反馈中学习
本文中,斯坦福大学等研究机构的团队探索用「对比偏好学习」替换掉「强化学习」,在速度和性能上都有不俗的表现。破解自注意力推理缺陷的奥秘,蚂蚁自研新一代Transformer或实现无损外推
蚂蚁人工智能团队自研了新一代注意力机制,在实现长度外推的同时,模型在具体任务上的表现同样出色。全新近似注意力机制HyperAttention:对长上下文友好、LLM推理提速50%
本文介绍了一项近似注意力机制新研究,提出了 HyperAttention,使 ChatGLM2 在 32k 上下文长度上的推理时间快了 50%。连葫芦娃都数不明白,解说英雄联盟的GPT-4V面临幻觉挑战
让大模型同时理解图像和文字可能比想象中要难。被OpenAI带火的Agent如何解放人力?清华等发布ProAgent
该研究提出了大模型时代下新的自动化范式 ——Agentic Process AutomationAgent4Rec来了!大模型智能体构成推荐系统模拟器,模拟真实用户交互行为
来自新加坡国立大学 NExT++ 实验室团队构建了 Agent4Rec,一个由 1000 名 agents 构成的电影推荐系统模拟器。S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
来自 UC 伯克利、斯坦福等高校的研究者提出了一种名为 S-LoRA 的新微调方式。解决LLaMA、BERT等部署难题:首个4-bit浮点量化LLM来了
这篇文章给出了大模型 FP 量化的解决方案。Meta生成式AI连放大招:视频生成超越Gen-2,动图表情包随心定制
生成式 AI 进入视频时代了。
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