如何提升大模型的“深度思维能力”
本文探讨了如何通过模拟人类的思维过程来提升大模型的推理和规划能力。文章从人类的思维模式入手，分析了人类在面对复杂问题时的“增-减”信息循环，提出了通过增加相关信息和减少噪声来降低信息熵的方法。文章还讨论了如何生成逻辑自洽的推理路径，并通过实例说明了多结论问题的处理方法。最后，文章指出，通过现有的大模型进行针对性微调，可以逐步强化数据，提升模型的推理和规划能力。
NeurIPS 2024：真实世界复杂任务，全新基准GTA助力大模型工具调用能力评测
在NeurIPS 2024会议上，GTA（General Tool Agents Benchmark）基准测试被提出，旨在评估大型语言模型（LLM）在真实世界复杂任务中的工具调用能力。GTA采用真实用户查询、真实部署工具和多模态输入，全面评估LLM的推理和执行能力。结果显示，现有LLM在真实世界任务中仍面临巨大挑战，为未来研究提供了重要方向。
RAG新突破：块状注意力机制实现超低延迟检索增强
检索增强生成（RAG）技术结合检索和生成模型，有效提升大型语言模型的知识获取能力。然而，高推理延迟限制了其在实时场景的应用。论文《Block-Attention for Low-Latency RAG》提出块状注意力机制，通过将输入序列划分为独立块并预先计算缓存KV状态，显著降低推理延迟。实验结果显示，该机制在保持模型准确性的同时，大幅提高了推理效率。
高效评估多模态预训练对齐质量，中科大提出模态融合率MIR
中国科学技术大学研究团队提出了一种新的评估指标——模态融合率（MIR），用于评估多模态预训练模型的对齐质量。MIR通过衡量不同模态之间的分布距离，有效反映了模型的对齐质量，并在多种训练配置下表现出良好的鲁棒性和通用性。实验结果表明，MIR能够准确评估训练数据选择、训练策略调度和模型架构设计对预训练结果的影响，为多模态学习提供了可靠的方法。
《C++ 赋能强化学习：Q - learning 算法的实现之路》
本文探讨了如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法。强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略，Q-learning则通过更新Q函数估计动作回报。C++凭借高效的内存管理和快速执行，在处理大规模数据和复杂计算时表现出色。文章详细介绍了环境建模、Q表初始化、训练循环及策略提取等关键步骤，并分析了其在游戏开发、机器人控制等领域的应用前景，同时指出了可能面临的挑战及应对策略。
《C++携手英特尔OpenVINO：加速人工智能推理新征程》
在人工智能蓬勃发展的背景下，英特尔OpenVINO作为一款强大的工具套件，为加速AI推理提供了卓越的解决方案。本文深入探讨了C++与OpenVINO的集成方法，展示了其在高效推理、硬件优化及多种应用场景中的独特优势和巨大潜力。通过合理的环境搭建、模型准备和应用程序开发，C++与OpenVINO的结合能够在智能安防、工业自动化等领域实现高效的人工智能推理。
《C++与AMD ROCm：人工智能计算的强力引擎》
AMD ROCm平台是一个开放的、基于GPU的高性能计算平台，为人工智能计算提供卓越加速能力。结合C++这一高效编程语言，ROCm平台在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域展现出巨大潜力。C++对底层硬件的精细控制与庞大的生态系统，使其在ROCm平台上实现更低延迟和更高吞吐量，适用于实时性要求高的任务。尽管面临编程复杂性和兼容性挑战，通过持续优化和技术支持，ROCm与C++的组合将在更多领域推动人工智能技术的实际应用，助力构建智能世界。