最近，我们撰写并发布了第一篇系统性的 SAE 综述文章，对该领域的技术、演化和未来挑战做了全面梳理，供关注大模型透明性、可控性和解释性的研究者参考。本周三，该模型官宣上线。在官方发布的视频里，Minimax 给大家展示了新模型的生成的各项「杂技」，并表示，「艺术家们发现类似体操这种高度复杂的场景，Hailuo 02 是目前全球唯一一个可以做到的模型。在 ChatGPT 等大语言模型（LLMs）席卷

在缺乏这些条件的情况下，此类方法往往会产生错误的估计。该研究的主要贡献是一组名为 PixMo 的新数据集，其中包括一个用于预训练的高精度图像字幕数据集、一个用于微调的自由格式图像问答数据集以及一个创新的 2D 指向数据集，所有这些数据集均无需使用外部 VLM 即可收集。他的博士工作聚焦于端到端几何推理框架的创新，曾主导开发了 PoseDiffusion、VGGSfM，以及本次提出的通用 3D 基础

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13115290新猜想：已诞生，被蒸馏成小模型来卖最近几个月，从各路媒体、AI 社区到广大网民都在关注 OpenAI 下一代大模型「GPT-5」的进展。我们都知道 OpenAI 在研究新模型，新模型可能遭遇了困难无法按计划推出，但如果有人说 GPT-5 已经在某个地方塑造世界了，你会怎么想？假设如下：OpenAI 已经

此外，LiNO 在面临不同噪声水平的挑战时，依然展现出了卓越的鲁棒性和可靠性，如图 5 所示，这不仅验证了其设计的稳健性，也进一步证实了在时间序列预测模型中区分线性与非线性模式对于提升预测鲁棒性的重要性。近期，来自上海交通大学的 i-WiN 研究团队提出了专门用于 CAD 建模的多模态大语言模型 CAD-GPT，结合专门设计的 3D 建模空间定位机制，将 3D 参数映射到 1D 语言信息维度，提高

从 15B token 开始，DIFF Transformer 展现出了显著优于 Transformer 的数学能力，至 20B token 结束的时候，准确率的差距达到了 11% 左右。如图 11 所示，在 8 个数据集上，DIFF Transformer 相较 Transformer 均有不同程度的提升，平均准确率提升了 7.5%，这表明差分注意力机制更强大的上下文建模能力在推理任务中也至关重

GPT代表生成式预训练Transformer，是一种基于Transformer的神经网络结构。- 生成式（Generative）：GPT生成文本。- 预训练（Pre-trained）：GPT是根据书本、互联网等中的大量文本进行训练的。- Transformer：GPT是一种仅用于解码器的Transformer神经网络。大模型，如OpenAI的GPT-3、谷歌的LaMDA，以及Cohere的Comm

GPT代表生成式预训练Transformer，是一种基于Transformer的神经网络结构。- 生成式（Generative）：GPT生成文本。- 预训练（Pre-trained）：GPT是根据书本、互联网等中的大量文本进行训练的。- Transformer：GPT是一种仅用于解码器的Transformer神经网络。大模型，如OpenAI的GPT-3、谷歌的LaMDA，以及Cohere的Comm

论文首先以最近大热的 LLaMA 模型作为代表，分析并阐述了大语言模型（LLM）和其他基于 Transformer 的模型的架构和计算流程，并定义了所需的符号表示，以便于在后文分析各类 PEFT 技术。此外，作者还概述了 PEFT 算法的分类方法。作者根据不同的操作将 PEFT 算法划分为加性微调、选择性微调、重参数化微调和混合微调。图三展示了 PEFT 算法的分类及各分类下包含的具体算法名称。各

论文首先以最近大热的 LLaMA 模型作为代表，分析并阐述了大语言模型（LLM）和其他基于 Transformer 的模型的架构和计算流程，并定义了所需的符号表示，以便于在后文分析各类 PEFT 技术。此外，作者还概述了 PEFT 算法的分类方法。作者根据不同的操作将 PEFT 算法划分为加性微调、选择性微调、重参数化微调和混合微调。图三展示了 PEFT 算法的分类及各分类下包含的具体算法名称。各

MIMIC-Diff-VQA 数据集包括 164,654 张图片，和 700,703 问题，含盖 7 种不同的具有临床意义的问题类型，包括异常，存在，方位，位置，级别，类型，和差异。前六种问题和传统 VQA 一致，针对于当前图片提问，只有差异类型问题是针对两张图片的问题。各个问题的比例数据和完整问题列表请分别见图 3 和见表格 1。图 3：MIMIC-Diff-VQA 问题类型的统计数据表 1：每