近期研究表明，LLM（大型语言模型）在生成内容时不可避免地会出现幻觉现象，即其输出的信息可能并不准确或与现实不符。尽管技术不断进步，这种现象依然是一个重要的挑战。研究人员指出，LLM的训练数据和生成机制导致...

最近，研究人员推出了一种新的图像和视频分割模型——SAM 2，能够从图像和视频中精确地分割出任何物体。该模型采用了全新的分割框架，能够利用少量训练数据进行高质量的物体分割。SAM 2 的分割精度得到了显著提高，比...

LLM通过仅扩展就能达到AGI的未来潜力是不太可能的。虽然扩展已经显示出对模型能力的改善，但它主要增强的是复杂性，而不是新出现的能力。获取高质量的训练数据变得越来越具有挑战性。我们需要理清一个关于AI扩展的误...

随着人工智能技术的飞速发展，AI 搜索技术也越来越受到关注。然而，最近的一次 AI 搜索技术的尝试却给人们带来了苦涩的教训。据悉，一家知名互联网公司推出了一款基于 AI 技术的搜索引擎，但很快就被用户质疑其搜索...

研究人员开发了一种名为随机颜色擦除的新学习策略，旨在解决计算机视觉中的颜色偏差问题。该方法通过从训练数据中选择性地移除颜色信息，平衡颜色与其他特征的重要性，从而提高模型在复杂场景中的表现，如广域监控和...

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...

模拟器在人工智能中可以作为收集训练数据或模型学习交互的强大工具。这种模拟器可以用来模拟各种元素之间的不同原子互动。这种先进的深度学习原子模型被命名为MatterSim，能够尽可能地模拟现实中的原子行为，无论是...

WebLlama是一个设计精良的模型，能够浏览网页并据此回答相关问题。这种模型可用于生成高质量的预训练数据集，或者执行需要从网页查询信息的研究。WebLlama的目标是通过模型的训练，使其能够更好地理解和处理网络信息...