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论文标题:CodeGemma:OpenCodeModelsBasedonGemma机构:GoogleLLC论文链接:https:arxiv.orgpdf2406.11409.pdfCodeGemma模型概述CodeGemma是基于GoogleDeepMind的Gemma模型系列（GemmaTeametal.,2024）开发的一系列开放代码模型。这些模型继承了Gemma预训练模型的基础，并在此基础上进一步训练，使用的数据主要是代码，训练数据量在5000亿到1000亿token之间。CodeGemma模型在代码完成和生成任务中达到了最先进的性能，同时在大规模...

标题：Nemotron4340BTechnicalReport模型概述：Nemotron4340B系列模型的基本构成Nemotron4340B系列模型包括三个主要版本：Nemotron4340BBase、Nemotron4340BInstruct和Nemotron4340BReward。这些模型是在NVIDIA开放模型许可协议下发布的，该协议允许模型及其输出的分发、修改和使用。Nemotron4340B系列模型在多个评估基准测试中与其他开放访问模型具有竞争力，并且设计为在单个DGXH100设备上使用8个GPU以FP8精度部署时能够适应...

引言：智能手机上的大型语言模型推理的挑战与机遇随着大型语言模型（LLM）在理解和生成类似人类的文本方面的卓越能力，它们已经从根本上改善了我们的日常生活并转变了我们的工作环境。如今最先进的LLM，例如GPT4和Claude3，都部署在配备了最先进GPU的数据中心中。这些GPU提供了广泛的高带宽内存，并提供达到数千teraflops的计算能力。与此同时，将LLM部署在普遍的智能手机上的趋势也在兴起，这一转变旨在充分利用丰富的个人数据...

随着人工智能技术的飞速发展，3D语言模型（3DLLMs）已成为研究的热点，它们在理解和生成语言指令方面展现出了巨大的潜力。这些模型不仅能够处理文本信息，还能理解和操作三维空间中的物体，这对于发展能够与物理世界互动的智能系统至关重要。3D语言模型的核心在于其能够将语言与三维场景紧密结合。传统的大型语言模型（LLMs）如GPT和BERT等已经在文本处理方面取得了显著成就，但它们主要处理的是二维图像和文本数据。而3DLLMs则...

引言：探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向。时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展。例如，医疗领域中的生命体征数据可以用于诊断和监测病人的健康状况；金融领域中的股票市场数据用于预测股价的涨跌；气象数据的分析可以预警危险天气，从而减少可能的灾害损失。尽管时...

探索大型语言模型中的高阶心智理论在人类的社会互动中，理解他人的心理状态是一项至关重要的能力，这种能力被称为心智理论（TheoryofMind,ToM）。心智理论使得人们能够推断和理解他人的信念、愿望、知识和情感，从而预测和影响他人的行为。随着人工智能领域的迅速发展，特别是大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的出现，研究者开始探索这些模型是否能够展现出类似人类的心智理论能力。本文旨在探讨LLMs在高阶心智理论任...

探索大型语言模型（LLMs）在文本空间优化问题中的潜力在现代人工智能的研究与应用中，大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）已经显示出其在处理复杂语言任务中的强大能力。从生成文本、理解文档到执行代码，LLMs的应用范围日益扩大。然而，除了这些生成性任务外，LLMs在优化问题中的应用也开始受到关注。特别是在文本空间的优化问题上，LLMs展现出了独特的潜力。本文旨在探讨LLMs在文本空间优化问题中的应用潜力，尤其...

在人工智能领域不断发展的今天，多模态大型语言模型（MLLMs）已经成为一种变革性的力量，它们能够跨越不同数据表现形式的鸿沟，实现数据的理解和整合。这些模型擅长从多种模态（如文本和图像）中整合信息，显著扩展了研究和实际应用的范围。在这一领域内，一个关键的研究方向是图形用户界面（GUI）的任务自动化。GUI任务的自动化为提高各种应用的效率和生产力提供了巨大的潜力。然而，现有的模型和基准主要集中在基于文本的任务...

摘要本文旨在解决人体重识别中遮挡问题对匹配的影响。现有方法使用背景作为人工遮挡，并依赖于注意力网络排除干扰。然而，简单背景遮挡与现实遮挡之间的显著差异可能会影响网络的泛化能力。为此，作者提出了一个基于注意力干扰和双路径约束网络（ADP）的新方法，以增强注意力网络的泛化能力。首先，为了模仿真实世界中的障碍物，引入了注意力干扰掩模模块（ADM），该模块可以生成类似于真实遮挡者的攻击性噪声，从而产生更复杂...

引言：探索长文本生成模型的新趋势在人工智能领域，随着生成模型中上下文长度的不断增长，我们见证了一种趋势的形成。从Claude在大型语言模型（LLMs）中将序列长度扩展到100K标记，到OpenAI的GPT4将上下文长度扩展到128K标记，再到多模态模型的出现，如Gemini1.5Pro拥有高达1000万标记的上下文长度，以及OpenAI的Sora模型支持至少100万视觉标记。这些突破性进展强调了生成AI技术需要巧妙处理更大上下文长度的重要性。序列并行（...

深入探索个性化推荐新境界——《BayesianOptimizationwithLLMBasedAcquisitionFunctionsforNaturalLanguagePreferenceElicitation》论文解读在个性化推荐系统的构建中，如何快速准确地识别用户偏好始终是一个挑战。特别是在冷启动情境下，缺乏用户历史数据使得这一任务更为艰巨。《BayesianOptimizationwithLLMBasedAcquisitionFunctionsforNaturalLanguagePreferenceElicitation》这篇论文为我们提供了一种新颖的解决方案，通...

探索多智能体强化学习的协同元探索——MESA算法深度解读在多智能体强化学习（MARL）的征途中，如何高效探索以发现最优策略一直是研究者们面临的挑战。特别是在稀疏奖励的环境中，这一问题变得更加棘手。《MESA:CooperativeMetaExplorationinMultiAgentLearningthroughExploitingStateActionSpaceStructure》这篇论文为我们带来了一种新颖的解决方案——MESA算法，它通过利用状态动作空间的结构，实现了多智能体间的协同元探索，...