英特尔推出LLaMA-NAS，如何高效地优化大型语言模型（LLMs）的网络架构。LLaMA-NAS提供了一种有效的方法，可以在保持大语言模型性能的同时，减少模型的大小和计算成本，使得这些模型可以更广泛地应用于各种场景。例如 ...... 阅读全文

索尼推出新型人工智能系统Instruct-MusicGen，它能够根据文本指令来编辑音乐。想象一下，你告诉这个系统“加一段鼓点”，它就能在现有的音乐中加入鼓声，或者你让它“去掉钢琴声”，它就能把钢琴的旋律部分移除。这就像 ...... 阅读全文

新加坡国立大学的研究人员推出新型框架GFlow，它能够从单目视频（即只用一个摄像头拍摄的视频）中恢复出四维（4D）世界。这里的“4D”指的是三维空间加上时间维度，也就是说，GFlow不仅能够重建视频中的场景，还能追踪 ...... 阅读全文

浪潮信息推出新型混合专家（Mixture of Experts，简称MoE）语言模型Yuan 2.0-M32，这个模型是基于Yuan 2.0-2B的一个变体，采用了一种特殊的架构，其中包含32个专家网络，但每次只有2个专家被激活。这种设计旨在提高 ...... 阅读全文

爱丁堡大学推出一种新的深度神经网络（DNN）训练方法，称为2-Stage Backpropagation（简称2BP）。这种方法旨在提高大型深度神经网络（如大语言模型）在训练时的效率，特别是在多个加速器（如GPU）上并行训练时。论文 ...... 阅读全文

M-A-P、滑铁卢大学武汉人工智能研究中心和01.AI的研究人员推出新型大型双语语言模型系列MAP-Neo，这个模型的主要目标是提供高性能和透明度，以推动大语言模型（LLMs）的研究和应用，同时解决现有商业模型不公开透明 ...... 阅读全文

西北大学和微软的研究人员推出一种新型大语言模型（LLMs）的自我探索方法，称为“自探索语言模型”（Self-Exploring Language Models，简称SELM）。这种方法专门用于在线对齐大型语言模型，即通过人类的反馈来调整和优 ...... 阅读全文

谷歌推出一种新的强化学习方法，名为“价值激励的偏好优化”（Value-Incentivized Preference Optimization，简称VPO）。这种方法特别适用于在线和离线环境中的人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human F ...... 阅读全文

Meta推出新技术Nest（Nearest Neighbor Speculative Decoding，最近邻推测解码），它旨在改善大语言模型（LLMs）在生成文本时的准确性和归因能力。大型语言模型虽然在多种任务上表现出色，但它们有时会生成与现实不 ...... 阅读全文

Google DeepMind推出新型多塔解码器架构Zipper，它能够将多个在不同模态上独立预训练的生成模型融合在一起，创造出比单独模型更强大的多模态生成能力。简单来说，Zipper就像一个多才多艺的艺术家，能够把不同的艺术 ...... 阅读全文

Google DeepMind推出一种新的强化学习方法DRO（Direct Reward Optimisation，直接奖励优化），用于大语言模型（LLM）的对齐。这种方法旨在改善大型语言模型的行为，使其更好地符合人类的偏好。这很重要，因为一个好 ...... 阅读全文

加州大学洛杉矶分校、亚马逊和犹他大学的研究人员推出Atlas3D，它能够根据文本描述自动生成三维模型，并且这些模型在物理世界中能够自我支撑，保持稳定。例如你告诉电脑“我需要一个站立的玩具士兵模型”，Atlas3D就能 ...... 阅读全文