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  • RewardMap: 通过多阶段强化学习解决细粒度视觉推理Sparse Reward

    10/21
  • 聚焦大模型训练效率提升 北大依托昇腾突破细粒度混合并行技术

    在人工智能大模型迅猛发展的当下,大模型参数和计算量呈指数级增长,大规模深度学习模型的训练离不开多硬件设备的分布式计算。在鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的算力支持下,北京大学计算机学院崔斌教授团队创新研发了面向大模型…

    08/01
  • 开源DeepSeek R1增强版:推理效率快200%,创新AoE架构

    开源DeepSeek R1增强版:推理效率快200%,创新AoE架构

    07/04
  • 北大彭宇新教授团队开源细粒度多模态大模型Finedefics

    尽管现有多模态大模型在视觉问答、推理等多种任务上表现出色,但存在识别粒度粗的局限性:因为多模态大模型的视觉识别能力依赖大量训练数据,由于训练数据的细粒度子类别的标注成本巨大,实际也是无法细粒度标注的,导致现…

    02/17
  • 情感分析的终极形态:全景式细粒度多模态对话情感分析基准PanoSent

    研究团队构建了一个包含 10,000 个对话的大规模高质量数据集PanoSent,数据来自现实世界的多样化来源,情感六元组元素经过手动注释,并借助 GPT-4 和多模态检索进行扩展。 在这项研究中,团队引…

    09/25
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    10/31 16:58

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    10/31 16:56

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    10/31 16:56

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    10/31 16:56

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