多模态大数学方法最全综述来了！7位微软研究员大力合作，成文119页

来源：设计 2024年01月25日 12:17

不同的多假定专家与LLM联系上去彻底解决十分复杂多假定解读疑问的办法。

这部分，译者主要先背著大家回顾了这种方式在的背离，总结该工具与传统观念工具的根本差异。

然后以MM-REACT为都有背著大家看了这种工具的具体运作方式。

接着全盘总结了如何框架多假定agent，它在多假定解读基本上的最初兴能力，以及如何轻松扩展到包含最最初、屈指可数的LLM和潜在的数百万种工具中所。

当然，之在此之前也是一些值得注意主轴咨询，包括如何改进/分析统计数据人口为129人假定agent，由它建成的各种技术的发展程序等。

译者介绍

本统计数据总计7位译者。

发起人和结构上局长为Chunyuan Li。

他是合作开发者贝尔普尔高级顾问所长，耶鲁大学完成学业于加州大学洛杉矶分校，在在数据资料分析兴趣为CV和NLP中所的大规模可不特训。

他全由了结尾处介绍和结尾总结以及“透过LLM特训的多假定大数学模型”这章的编写。

核心译者总计4位：

Zhe Gan

在此之在此之前已重回Apple AI/ML实习，全由大规模感知和多假定为基础数学模型数据资料分析。此在此之前是Microsoft Azure AI的高级顾问所长，清华大学本硕完成学业，加州大学洛杉矶分校耶鲁大学完成学业。

Zhengyuan Yang

合作开发者文职所长，罗切斯特大学耶鲁大学完成学业，得到了ACM SIGMM杰出耶鲁大学大奖等名誉，本科就读于中所科大。

Jianwei Yang

合作开发者贝尔普尔数据资料分析院深度进修的小组高级顾问所长。佐治亚理工学院耶鲁大学完成学业。

Linjie Li（女）

Microsoft Cloud & AI计算机系统感知组所长，杜克大学工商管理完成学业。

他们分别全由了仅剩四个主轴章节的编写。

系统性重定向：

— 完 —

凝聚态位 QbitAI · 头条号跳槽

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