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随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型(LLMs)纳入其工作流程中,金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍,包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot,一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台,每个代理均由 LLM 提供动力。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色,但不具备细粒度视觉识别能力,这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题,北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力:对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力,发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
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最近,斯坦福大学教授李飞飞接受了硅谷著名投资人 Reid Hoffman 和 Aria Finger 的联合播客专访。在这场对话中,李飞飞主要探讨了以下主题: ImageNet 的灵感源于难以避开模型的过拟合问题,李飞飞意识到与其苦心改进模型,不如用数据驱动。
大家可能看到过很多类似的结论:针对特定任务,对开源模型进行 LoRA 微调可以干翻 GPT-4 这类闭源模型。
自回归文生图,迎来新王者——
大模型的竞速赛,正站在通用底座的基础上,掀起“领域增强”风暴。
大模型“套壳”事件防不胜防,有没有方法可以检测套壳行为呢? 来自上海AI实验室、中科院、人大和上交大的学者们,提出了一种大模型的“指纹识别”方法——REEF(Representation Encoding Fingerprints)。
别说什么“没数据就去标注啊,没钱标注就别做大模型啊”这种风凉话,有些人数据不足也能做大模型,是因为有野心,就能想出来稀缺数据场景下的大模型解决方案,或者整理出本文将要介绍的 "Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data" 这样的综述。