标签：鲁棒性
强化学习让大模型自动纠错，数学、编程性能暴涨，DeepMind新作
在大语言模型（LLM）的研究领域，自我纠正能力一直是一个重要的研究方向。然而，现有的自我纠正训练方法通常依赖于多个模型或额外的监督，这限制了其实用性。...
开源创新框架MoA，可极大增强大模型的能力
Together AI，一个专注于AIGC领域的专业社区，最近开源了一个创新的框架——Mixture-of-Agents（MoA），旨在提升大语言模型（LLM）的生成内容能力和安全性，同...
西安交大发表鲁棒视觉问答综述，揭秘AI视觉问答的“超强大脑”丨IEEE TPAMI
该论文在人工智能顶级期刊IEEE TPAMI上发表，对鲁棒视觉问答方法与测评数据集进行了深入探讨与梳理，并对该方向未来的研究重点进行了凝练与总结。视觉问答（V...
