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LLM基准测试揭示的推理能力缺陷
最新研究揭示了LLM基准测试中模型推理能力的缺陷,通过简单的逻辑推理问题来展示大多数先进LLM的崩溃情况。了解LAION研究机构的发现,以及GPT-4o和Claude3Opus等模型在AIW问题中的表现。- 506
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如何通过CoT提示提升LLM的业务表现能力?
本文探讨了如何通过CoT提示和提示词工程来提升LLM的业务表现能力,以及Few-Shot CoT和Zero-Shot CoT的应用,为理解和优化大型语言模型提供了有益的见解。- 696
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GAIA人工智能基准测试:GPT-4表现惨淡,对AI系统的挑战性及重要性
了解GAIA人工智能基准测试,GPT-4的表现及对AI系统挑战性的重要性。探讨人工智能系统在推理能力等基本能力上的表现,以及GAIA对当前人工智能系统的评估方法。- 635
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Think-on-Graph技术:深度推理领域的革新
了解由IDEA研究院、微软亚洲研究院、香港科技大学等研究团队推出的Think-on-Graph技术,通过深度融合大模型与知识图谱,实现多领域性能提升,引领深度推理领域的革新。- 638
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微软推出“从错误中学习”模型训练法,改善AI推理能力
微软亚洲研究院联合高校提出了一项名为“从错误中学习(LeMA)”的AI训练方法,通过模仿人类学习知识的过程,来改进AI推理能力。研究团队公开了LeMA的相关资料在GitHub上。- 466
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