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本文是关于2022年NIPS论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》的简要技术介绍。论文提出使用思维链提示（Chain-of-thought Prompting）可以有效促进大语言模型的逐步推理能力，进而获得更加准确的效果，尤其对于需要逐步推理的任务。
最近发布的GPT-4表现出非凡的多模态能力，比如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素，这些能力在先前的工作中很少见，但是GPT-4背后的技术细节仍未公开。作者认为GPT-4增强的多模态生成能力源于利用复杂的大型语言模型（LLM）。为了研究这一现象，我们提出了MiniGPT-4，通过一个映射层（Projection ）将一个冻结的视觉编码器与一个冻结的先进LLM Vicuna进行对齐。
本文是关于2022年NIPS论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》的简要技术介绍。论文提出使用思维链提示（Chain-of-thought Prompting）可以有效促进大语言模型的逐步推理能力，进而获得更加准确的效果，尤其对于需要逐步推理的任务。
最近发布的GPT-4表现出非凡的多模态能力，比如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素，这些能力在先前的工作中很少见，但是GPT-4背后的技术细节仍未公开。作者认为GPT-4增强的多模态生成能力源于利用复杂的大型语言模型（LLM）。为了研究这一现象，我们提出了MiniGPT-4，通过一个映射层（Projection ）将一个冻结的视觉编码器与一个冻结的先进LLM Vicuna进行对齐。
本文是关于NIPS最新论文《3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models》的简要技术介绍。大模型已经在多个领域斩头露角，但是在三维领域，目前的工作并不算多。本文将三维与大语言，提出了新颖的数据集和方法。
本文是关于NIPS最新论文《3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models》的简要技术介绍。大模型已经在多个领域斩头露角，但是在三维领域，目前的工作并不算多。本文将三维与大语言，提出了新颖的数据集和方法。