从 AI 局限性到人机协作:解读 Policy Learning with a Language Bottleneck (PLLB)
人工智能 (AI) 近年来取得了巨大的进步,例如自动驾驶汽车和游戏 AI 等,它们在特定任务中展现出超人的能力。然而, ... 阅读更多
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This paper introduces Policy Learning with a Language B ... 阅读更多
引言: 软件开发是一个复杂且耗时的过程,需要程序员具备高超的技能和丰富的经验。近年来,人工智能领域的突破性进展 ... 阅读更多
This paper introduces Granite Code Models, a series of ... 阅读更多
大型语言模型 (LLM) 在处理长文本指令时常常面临挑战,需要大量高质量数据和计算资源。这篇论文介绍了一种名为 「跳 ... 阅读更多
想象一下,你正在教一个孩子学习新知识。你会把所有信息一股脑地塞给他,还是会循序渐进,让他逐步吸收?显然,后者更 ... 阅读更多
还记得 Siri 和 Alexa 吗?这些智能助手已经让我们初步体验到人工智能的便利。但 DeepSeek-V ... 阅读更多
还记得科幻电影中那些无所不能的机器人吗?它们能与人类无障碍交流,甚至拥有自己的思想和情感。如今,这样的场景正在 ... 阅读更多
核心问题: 尽管 Transformer 模型在自然语言处理领域取得了巨大成功,但它们在学习和模拟一些基本的算法模 ... 阅读更多
QServe 是一个基于 W4A8KV4 量化 (4 位权重,8 位激活和 4 位 KV 缓存) 的高效且准确 ... 阅读更多