最近的进步表明，通过基于规则的强化学习（RL）和结果奖励，通过基于规则的强化学习（RL）在多模式大语言模型（MLLM）中取得了成功。但是，这种范式通常缺乏对导致最终HTTP URL结果的思维过程的监督，该模型可能会学习亚最佳推理策略，这可能会阻碍其泛化能力。鉴于此，我们提出了Sophiavl-R1，以尝试在此范式中为思考过程添加奖励信号 ...

多模式的大型语言模型（MLLM）在各种任务中都取得了令人印象深刻的性能，通常由于其强大的文本图像对齐功能，通常以剪辑量为其视觉编码器。虽然先前的研究表明，不同的剪辑层捕获了不同类型的信息，但较浅的层侧重于精细的视觉细节，并且更深的层与文本语义更紧密地对齐，但大多数MLLM仍然基于经验启发式而不是系统分析选择视觉特征。在这项工作中，我们提出了在{浅，中间和深层}类别中具有相似行为的小组剪辑层的相似性 ...

受大规模语言建模进度的启发，我们采用类似的方法来构建文本输出领域之外的单一通才代理。我们称为Gato的代理商是一种多模式，多任务，多任务的通才政策。具有相同权重的同一网络可以播放Atari，字幕图像，聊天，带有真正的机器人臂的堆栈块等等，根据其上下文决定是否输出文本，联合扭矩，按钮按下或其他 Token  ...

基于物理的渲染材料（PBR）材料在现代图形中起着至关重要的作用，从而实现了跨不同环境图的逼真的渲染。开发一种能够自动生成高质量PBR材料而不是RGB纹理的有效且有效的算法，可以显着简化3D内容创建。大多数现有方法利用预先训练的2D扩散模型进行多视图图像合成，这通常会导致生成的纹理和输入3D网格之间的严重不一致 ...

现有的自动及时工程方法通常是为判别任务而设计的，其中新任务提示是通过反映单个方面的单个度量的有限反馈进行迭代精制的。但是，这些方法对于生成任务是次优的，除了单个数字指标之外，需要更细微的指导来改善及时的及时，并优化了生成的文本的多个方面。为了应对这些挑战，我们提出了一种新型的多种批评 - 斗争引导自动及时优化（CRISPO）方法 ...

该技术报告介绍了Qwenlong-CPR，这是一种旨在显式长篇文本优化的上下文压缩框架，在预填充阶段期间针对高度的计算开销，以及在长序列处理中大型语言模型（LLMS）的“中间”性能退化。 Qwenlong-CPR通过新颖的动态上下文优化机制实施，可实现以自然语言指导为指导的多界面上下文，从而实现了效率的提高和提高的性能。 Qwenlong-CPR从QWEN Architecture系列演变而来，引 ...

将模拟中学到的政策转移到现实世界中是一种有前途的策略，用于大规模获取机器人技能。但是，SIM到现实的方法通常依赖于任务奖励函数的手动设计和调整以及模拟物理参数，从而使过程缓慢而人类限制。在本文中，我们使用大型语言模型（LLM）进行调查以自动化和加速SIM到现实的设计 ...

最近零样本关系提取 (RE) 的研究主要集中在使用大型语言模型 (LLM)，因为它们具有令人印象深刻的零样本功能。然而，当前的方法通常表现不佳，主要是由于缺乏理解各种句子和关系所需的详细的、特定于上下文的提示。为了解决这个问题，我们引入了自我提示框架，这是一种旨在充分利用 LLM 中嵌入的 RE 知识的新颖方法 ...