微软近日发布了Phi-4-reasoning系列变体,这一创新标志着小型语言模型(SLMs)在效率与复杂推理能力上的重大进展。Phi-4-reasoning通过算法优化和架构改进,在保持参数规模精简的同时,实现了接近大型语言模型(LLMs...
Read More来自arXiv的最新研究论文提出ReLearn框架,通过创新的数据增强和微调技术,解决了大语言模型(LLMs)中的关键挑战——'遗忘学习'(Unlearning)。该技术可精准移除模型训练数据中的特定信息,同时保持整体性能,对数据...
Read MoreFacebook研究团队近日在GitHub开源了MILS项目代码,其核心突破在于证明大型语言模型(LLMs)无需额外训练即可具备跨模态感知能力。该项目论文《LLMs can see and hear without any training》提出创新方法,通过重构...
Read More网络安全公司HiddenLayer最新研究揭示了一种影响GPT-4、Claude、Gemini等主流大语言模型(LLM)的通用提示注入绕过技术,该发现暴露了当前LLM安全架构中的重大缺陷。这项被称为'策略木偶提示'(Policy Puppetry Prompt)...
Read More探讨了MCPs(模型上下文协议)在人工智能领域的应用前景。作者Charlie Graham深入研究了MCPs,构建了实验性的MCP服务器,并分析了其潜力和局限性。文章指出,MCPs有望将LLMs(大型语言模型)转变为能够执行实际任务...
Read More近日,一项关于大语言模型(LLMs)在实体建模领域应用的研究引发了科技界的广泛关注。该研究探索了如何让LLMs掌握实体建模这一传统上需要专业CAD软件技能的复杂任务。研究者通过创新的训练方法,使LLMs能够理解三维...
Read MoreHugging Face平台最新发布的SIFT-50M(Speech Instruction Fine-Tuning)数据集,是一个包含5000万样本的大规模语音指令微调数据集,专为语音-文本大语言模型(LLMs)的指令微调和预训练而设计。该数据集基于公开可...
Read MoreLLaVA-MORE 是一项关于多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)的系统性研究,旨在评估不同语言模型和视觉骨干网络在 MLLMs 中的表现,并提供一个可复现的框架来比较这些架构。通过该研究,研...
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