新闻中心 
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01-29最新推出的适合中文LMM体质的基准CMMMU：包含超过30个细分学科和12K个专家级题目随着多模态大模型（LMM）的不断进步，对于评估LMM性能的需求也在增长。尤其在中文环境下，评估LMM的高级知识和推理能力变得更加重要。在这个背景下，为了评估基本...
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01-29Transformer模型在挑战视频生成中成功利用20亿个数据点学习物理世界建立会做视频的世界模型，也能通过Transformer来实现了！来自清华和极佳科技的研究人员联手，推出了全新的视频生成通用世界模型——WorldDreamer。...
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01-25更有用的模型需要更深入地「逐步思考」，而不仅仅是「逐步思考」不够最近，大型语言模型（LLM）以及它们的高级提示策略的出现，意味着语言模型的研究取得了重大进展，尤其是在经典的自然语言处理（NLP）任务中。其中一个重要的创新是思...
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01-24BAT方法：AAAI 2025首个多模态目标追踪通用双向适配器目标跟踪是计算机视觉的基础任务之一，近年来，单模态（RGB）目标跟踪取得了重大进展。然而，由于单一成像传感器的限制，我们需要引入多模态图像（如RGB、红外等）来...
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01-23分类变量的编码在机器学习中的应用分类变量编码是机器学习中的一项重要预处理步骤，用于将分类变量转换为机器学习算法可理解和处理的格式。分类变量，也被称为类别变量或离散变量，指的是具有有限个可能取值...
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01-23自我奖励下的大型模型：Llama2通过Meta学习自行优化，超越GPT-4的性能人工智能的反馈（AIF）要代替RLHF了？大模型领域中，微调是改进模型性能的重要一步。随着开源大模型逐渐变多，人们总结出了很多种微调方式，其中一些取得了很好的效...
