新闻中心 
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07-31【视觉常识推理】基于paddle复现r2c本项目基于Paddle框架复现From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning中的R2C模...
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07-16『2025语言与智能技术竞赛』- 情感可解释性评测该模块聚焦NLP模型可解释性评估，提供3个任务的评测数据与指标，含3种证据抽取方法，在多种模型结构上验证了模型复杂度和参数规模的影响。平台需Linux等环境及相...
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11-03GPT-4 做「世界模型」，让LLM从「错题」中学习，推理能力显著提升近期来，大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著的突破，特别是在需要进行复杂思维链（CoT）推理的数学问题上比如在GSM8K、MATH这样的高难度数学任务...
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10-077.7亿参数，超越5400亿PaLM！UW谷歌提出「分步蒸馏」，只需80%训练数据｜ACL 2025大型语言模型在性能方面表现出色，能够通过零样本或少样本提示来解决新任务。然而，在实际应用部署中，LLM却不太实用，因为它的内存利用效率低，同时需要大量的计算资源...
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