研究发现大型推理模型存在多语言潜在推理能力,但强弱不均:高资源语言强,低资源语言弱,且在困难任务上几乎不可检测
标签:
全部
强化学习
扩散模型
大语言模型
基准测试
视频生成
LLM智能体
世界模型
视觉语言模型
GRPO
多模态大模型
知识蒸馏
基准评测
具身智能
流匹配
机器人操作
多智能体系统
智能体
LLM Agent
可解释性
图像生成
代码生成
多模态学习
检索增强生成
注意力机制
RLVR
后训练
视频理解
机器人学习
长上下文
多模态
数学推理
图像编辑
VLA
数据合成
多模态大语言模型
推理加速
高效推理
评测基准
自监督学习
工具调用
对比学习
扩散语言模型
视觉-语言-动作模型
参数高效微调
Transformer
工具使用
LoRA
持续学习
LLM评估
自蒸馏
多模态推理
RAG
模仿学习
综述
LLM推理
信息检索
信用分配
在线策略蒸馏
模型压缩
合成数据
提出两阶段可解释仇恨言论检测框架,融合人类理据与LLM解释
7B参数混合架构模型实现SOTA推理性能
通过检索真实论文和全文对比,实现可验证的学术论文新颖性评估
利用LLM内部KV重路由在无需训练情况下提取高质量文本嵌入
提出分布创造性推理DCR框架理论性解决大语言模型推理训练中的多样性崩塌问题,保证收敛到多样化平衡点。
离散性在扩散大语言模型中的作用
👍 18分析扩散语言模型的理论框架,揭示连续与离散方法的结构性权衡