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  • 不要思考過程，推理模型能力能夠更強丨UC伯克利等最新研究

    其實……不用大段大段思考，推理模型也能有效推理！是不是有點反常識？因為大家的一貫印象里，推理模型之所以能力強大、能給出準確的有效答案，靠的就是長篇累牘的推理過程。這個過程往往用時很長，等同于需要消耗大量算力。

  • 零一萬物對Yi-34B訓練過程的說明

    在零一萬物初次開源過程中，我們發現用和開源社區普遍使用的LLaMA 架構會對開發者更為友好，對于沿用LLaMA部分推理代碼經實驗更名后的疏忽，原始出發點是為了充分測試模型，并非刻意隱瞞來源。零一萬物對

  • 榮耀公司申請語音識別專利，解決現有技術中語音識別過程的問題

    金融界2023年11月24日消息，據國家知識產權局公告，榮耀終端有限公司申請一項名為“一種語音識別方法、電子設備以及介質“，公開號CN117116264A，申請日期為2023年2月。專利摘要顯示，本申請實施例提供一種語音識別方法、電子設備以及介質，可應用于語音識別的技術領域，

  • 神經元產生“共同漣漪”過程揭秘

    圖上的線條代表大腦皮層中與語言處理相關的各個區域之間的連接。當閱讀時，這些區域的神經元會以精確同步的方式激發，這種現象被稱為共同漣漪。圖片來源：加州大學圣迭戈分校大腦各區域是如何交流、整合信息，最終形

  • 阿里多模態檢索智能體，自帶o1式思考過程！復雜問題逐步拆解

    多模態檢索增強生成（mRAG）也有o1思考推理那味兒了！阿里通義實驗室新研究推出自適應規劃的多模態檢索智能體。名叫OmniSearch，它能模擬人類解決問題的思維方式，將復雜問題逐步拆解進行智能檢索規劃。直接看效果：隨便上傳一張圖，詢問任何問題，OmniSearch都會進行一段“思考過程”，不僅會將