近期，一项关于大语言模型（LLMs）的研究揭示了其在处理复杂提示时是否具备多跳推理能力——即连接多个知识片段的推理过程。研究发现，这种潜在的推理过程确实存在，尤其在初始步骤中表现明显。然而，模型对连接知识的...

Hugging Face的Open-R1项目旨在提供一个更为稳健和功能完备的解决方案，同时保持其最小化和可扩展性。该项目通过增加监督微调（SFT）步骤和数据蒸馏技术，进一步提升了模型的性能和适应性。这些改进使得Open-R1在处...

微软研究院最近推出了一项名为KBLAM的创新技术，旨在为大型语言模型（LLMs）引入即插即用的外部知识。这项技术的主要亮点在于，它无需重新训练模型即可实现知识的无缝集成，从而支持在线和实时学习。KBLAM的核心优势...

随着人工智能技术的飞速发展，Concierge AI 提供了一个创新的解决方案，使用户能够通过自然语言无缝连接和操作各种应用程序。无论是电子邮件、日历、文件管理还是支付系统，用户只需选择其偏好的 AI 模型（如 GPT、C...

近期，一项名为reWordBench的研究揭示了当前流行的奖励模型在面对提示词（prompt）的简单重述时表现出的脆弱性。该研究不仅提出了一个基准测试，还探讨了一种潜在的策略，以增强这些模型的鲁棒性。奖励模型在人工智...

Luma首席科学家宋嘉明，作为最早为扩散模型开发加速算法的先驱，近日发布了新的多模态预训练方法——Inductive Moment Matching（IMM）。这一新方法不仅超越了传统扩散模型在样本质量上的表现，还实现了10倍以上的效率...

Transformer模型在自然语言处理和其他领域取得了显著的成功，而其核心之一是层归一化（Layer Normalization）。然而，最新的研究提出了一种替代方案：通过精心设计的tanh函数，可以在不依赖层归一化的情况下保持模型...

近日，Luma Labs在GitHub上开源了一个名为感应矩匹配（Inductive Moment Matching, IMM）的项目，该项目通过一种新的矩匹配框架，为连续数据的扩散模型提供了一种统一且简化的解决方案。这一技术不仅显著减少了生成...