MedLFQA是一个全新的基准数据集，旨在提升大规模语言模型在医疗领域中长篇回答的事实准确性。该数据集通过提供高质量的训练数据，帮助改进语言模型的回答精度。与此同时，OLAPH框架通过自动评估和偏好优化，训练大规...

深度学习领域有了一项新的突破。研究人员开发出了一个新的状态空间模型，这一模型使用双重转移函数表示。其主要特点是一个无状态的序列并行推理算法。这种新的推理算法能够在处理大规模数据时，有效提高计算效率和准...

QoQ，一种新型量化算法，通过使用4位权重、8位激活和4位KV缓存，加速了大型语言模型推理。量化是一种广泛应用于深度学习中的技术，它能够减少模型的存储需求和计算复杂性。在这种情况下，QoQ算法采用了较低精度的数...

科研人员已经开发出一种名为微梦想家（MicroDreamer）的创新3D生成算法。这种算法通过降低所需函数评估的数量，显著加快了3D生成的过程。微梦想家算法采用先进的计算策略和优化技术，大大提升了3D建模和渲染的效率和...

SableDb是一款新兴的键值对NoSQL数据库，其设计目标是相较于Redis进一步降低内存成本并提升数据存储容量。该数据库采用了高效的数据结构和算法，优化了内存使用效率，使得在处理大量数据时仍能保持较低的资源消耗。S...

本文深入探讨了国际上复杂的人工智能（AI）监管努力，人工智能作为一种在现代最具潜力和风险的技术之一，受到全球关注。为了有效地控制和引导AI技术的发展，世界各国政府、企业和研究机构正在采取不同的措施和政策，...

语言模型的性能往往受到其上下文长度的限制。一般来说，上下文长度的限制主要源于计算硬件和聪明的算法更新。StreamingLLM（Github Repo）提供了一种算法更新，通过将令牌流式传输至注意力机制，理论上可以支持无限...

模型通常针对特定任务（例如，语言生成和图像生成）进行单独训练。然而，最近提出的一种名为联合自回归混合（JAM）的算法，通过巧妙地交叉注意力和温和的微调，成功地将不同的模型结合在一起。这种新颖的方法在多种...