老刘说NLP
清明假期大模型技术进展回顾：llama4大模型、EasyControl吉卜力风格开源模型及LLM后训练技术总结
今日介绍请清明假期大模型进展，涵盖Llama4开源评测及吉卜力风格图像生成模型EasyControl_Ghibli，指出中文支持效果不佳，建议谨慎使用。同时总结了多模态微调与继续预训练讨论，并推荐相关技术文章阅读。
RAG技术于视频文章生成及东方语种+汉语方言识别Dolphin实现思路解析
2025年4月3日，北京天气晴朗。《Large Language Models Pass the Turing Test》评测了四个系统的表现，发现添加人设提示可以显著提升AI模型被误认为人类的比例。关于RAG和语音识别技术，文章介绍了WIKIVIDEO视频文章生成方案及面向东方语言的Dolphin语音大模型开源方案。
RAG用于视频文章生成及东方语种及汉语方言识别Dolphin实现思路解析
今天是2025年4月3日，星期四，北京天气晴朗。文章介绍了关于大模型测试《Large Language Models Pass the Turing Test》，以及RAG用于视频文章生成的方案WIKIVIDEO和面向东方语言的语音识别开源方案Dolphin。
R1–Zero强化学习路线新发现及R1思路用于GUI Agent动作预测方案
2025年4月1日，北京天气晴。文章介绍了R1进展中的两个工作，一是研究多种基础模型预训练特性的影响；二是将GRPO-RL强化用于Agent的UI动作预测，数据和奖励函数设计有趣。研究发现Qwen2.5模型在不使用模板的情况下有强大的推理能力，但模板会破坏数学解题能力。此外，文章还讨论了强化学习在图形用户界面（GUI）动作预测中的应用。