知乎：Lil2J（已获授权）链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/692848185简介这篇文章主要内容为我个人对谷歌最新提出的Infini-transformer模型的个人见解，复现代码以及训练细节。项目已开源：https://github.com/jiahe7ay/infini-mini-transformer大家如果顺手的话能否给小弟的项目点个⭐️基座模型代码使用的

知乎：Cassie链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/721908386写在前面Qwen团队在 2024年9月19日开源了Qwen2-VL-72B 模型，并发布了技术报告。这里简单介绍下“国货之光”——Qwen2-VL-72B 的技术细节。1. Contributions(1) 多语言模型Qwen 在多语言OCR任务上的表现。(2) 支持任意分辨率、比例的素材(img

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要19分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：哈工大SCIR作者：吴洋，胡晓毓，林子杰介绍随着社交网络的快速发展，人们在平台上的表达方式变...

清华大学人工智能研究院院长张钹院士2020年发表署名文章，首次全面阐述第三代人工智能的理念，提出第三代人工智能的发展路径是融合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动的人工智能。基于知识图谱的推...

大语言模型之人类价值观对齐来自：哈工大SCIR进NLP群—>加入NLP交流群秦兵哈工大社会计算与信息检索研究中心题目：大语言模型之人类价值观对齐摘要：目前，以ChatGPT为代表的第四次人工智能技术浪潮席卷社会经济生活的方方面面。该类技术依靠其惊人的能力正在迅速地影响社会的发展。但是，以ChatGPT为代表的大语言模型由于其技术上的原因，其使用仍有可能会对人类和社会造成危害，如生成不准确信.

每天给你送来NLP技术干货！来自：圆圆的算法笔记目前CV领域中包括两种典型的训练模式，第一种是传统的图像分类训练，以离散的label为目标，人工标注、收集干净、大量的训练数据，训练图像识别模型。第二种方法是最近比较火的基于对比学习的图文匹配训练方法，利用图像和其对应的文本描述，采用对比学习的方法训练模型。这两种方法各有优劣，前者可以达到非常高的图像识别精度、比较强的迁移能...

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大语言模型综述文章自20世纪50年代图灵测试被提出以来，研究人员一直在探索和开发能够理解并掌握语言的人工智能技术。作为重要的研究方向之一，语言模型得到了学术界的广泛研究，从早期的统计语言模型和神经语言模型开始，发展到基于Transformer的预训练语言模型。近年来，研究者们发现通过扩大预训练语言模型的参数量和数据量，大语言模型（Large Language Model）能够在效果显著提升的同时，

作者：西安交通大学，香港城市大学刘启东来自：机器学习与推荐算法进NLP群—>加入NLP交流群TLDR：今天跟大家分享一篇来自于香港城市大学、西安交通大学总结的多模态推荐系统综述，该文章总结了64篇多模态推荐系统相关的文献。具体的，该文根据统一的范式概括了多模态推荐的三个步骤，并从三个技术技术角度总结了现有的研究。另外，还总结了多模态推荐系统常用的数据集。作者希望通过总结的文章为该领域的学者.

这篇文章探讨了大型语言模型（LLMs）在隐式推理中的表现，发现尽管隐式推理理论上更为高效，但实际上并不等同于显式推理链（CoT）。研究表明，LLMs在进行隐式推理时并未真正进行逐步计算，而是依赖于经验和直觉，这使得其推理过程不稳定且不可靠。文章通过实验验证了这一点，并强调了显式CoT方法在处理复杂任务时的必要性。论文: LLMs Do Not Think Step-by-step In Impli