NeurIPS 2024|天津大学提出:面向模态缺失情形的提示学习方法
本文提出了一种新的提示学习方法,旨在解决多模态大模型在输入模态可能缺失时的问题。通过结合三种不同的提示向量策略(Correlated prompting, Dynamic prompting和Modal-common prompting),该方法能更有效地提升模型的鲁棒性和可扩展性,在多个数据集上验证了其有效性。
本文提出了一种新的提示学习方法,旨在解决多模态大模型在输入模态可能缺失时的问题。通过结合三种不同的提示向量策略(Correlated prompting, Dynamic prompting和Modal-common prompting),该方法能更有效地提升模型的鲁棒性和可扩展性,在多个数据集上验证了其有效性。
开源项目LLaVA-o1展示了其在自主多阶段推理方面的优越性,超过了一些大型甚至封闭源代码的模型,在复杂任务中的性能显著提高。它包括总结、图像解释、逻辑推理和结论生成四个关键阶段,并采用了结构化推理框架和阶段性束搜索策略来增强其推理能力。
mistral.ai发布了124B参数的Pixtral Large多模态模型及AI助手le Chat,支持网页搜索、Canvas编辑、文档理解等能力,并在数学推理任务上超过其他模型。
上上周五笔记本电脑屏幕炸了,我被迫买了台MacBook Air。时隔两年再用苹果全家桶,并通过AI助手跃问实现了拍照问答功能,极大地提高了效率和便捷性。
微软TinyTroupe通过LLM驱动的Multi-Agent角色模拟,允许创建具有特定个性、兴趣和目标的人智能体(TinyPerson),可用于广告评估、软件测试、培训生成合成数据、产品管理和头脑风暴等多个领域。