機器之心專欄機器之心編輯部如何讓LLM “忘記” 學到的有害內容？隨著大型語言模型（LLM）的發展，從業者面臨更多挑戰。如何避免 LLM 產生有害回復？如何快速刪...

機器之心報道機器之心編輯部大模型的效果好不好，有時候對齊調優很關鍵。但近來很多研究開始探索無微調的方法，艾倫人工智能研究所和華盛頓大學的研究者用「...

機器之心專欄機器之心編輯部在這篇 NeurIPS 2023 論文中，來自新加坡國立大學和字節跳動的學者們受人類聯想學習的啟發，提出了數據集擴增的新范式，有效地提...

西風 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI微軟最新研究再次證明了提示工程的威力——無需額外微調，無需專家策劃，僅憑提示，GPT-4就能化身“專家”。使用他們提出...

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年、python前段時間，多位大佬發文指出大模型沒有自我改進的能力，甚至自我改進之后，回答質量還會明顯下降。自我改進之所以不...

機器之心專欄機器之心編輯部在計算圖形學領域，材質外觀刻畫了真實物體與光線之間的復雜物理交互，通常可表達為隨空間位置變化的雙向反射分布函數（Spatially...

機器之心專欄機器之心編輯部我們都知道，大語言模型（LLM）能夠以一種無需模型微調的方式從少量示例中學習，這種方式被稱為「上下文學習」（In-context Learn...

機器之心專欄作者：周天華、馬晉、劉杰騰訊QQ瀏覽器搜索應用部1：引言自從搜索引擎問世以來，信息檢索算法歷經多次技術更迭，其演進的歷程可大致歸納為四個技...

機器之心報道編輯：陳萍你的測試集信息在訓練集中泄漏了嗎？一個參數量為 13B 的模型竟然打敗了頂流 GPT-4？就像下圖所展示的，并且為了確保結果的有效性，這...

新智元報道編輯：LRS【新智元導讀】人民大學最新研究指出，更好的數據增強雖然可以提升其在下游任務的泛化能力，但也會減弱對比學習的上游性能。近年來，由于...

機器之心原創作者：Jiying編輯：H4O1、引言 -- 為什么要在 AI 訓練數據中添加水印？深度神經網絡（DNN）以其高效率和高效益被廣泛應用于許多關鍵任務應用和設...

Pengfei Liu 投稿自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI評估大模型對齊表現最高效的方式是？在生成式AI趨勢里，讓大模型回答和人類價值（意圖）一致非常重要，也就...

By 超神經「我高興地在北京市的天安門廣場上看紅色的國旗升起」快速閱讀一下這個句子，大家可能會發現，只需「我在天安門廣場看升旗」幾個字，就能概述我們需...

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年、ZenMoore大模型雖好，但卻存在著一個惱人的問題：大模型回答得好不好，取決于我們問題問得怎么樣。一個好的、詳細的問題往...

新智元報道編輯：好困【新智元導讀】最近，智源、清華和北大聯合發布了全新的10億參數的3D視覺通用模型——Uni3D，在主流3D視覺能力上取得了全方位的性能突出！...