
KnowAgent是一种新颖的方法,通过引入显式行动知识来增强大语言模型(LLMs)的规划能力,有效解决了LLMs在复杂推理任务中的不足。

探索IEPile项目如何通过构建大规模高质量语料库,推动信息抽取技术的发展,为自然语言处理领域带来新的机遇与挑战。

Wren Engine是一个为大型语言模型(LLM)设计的语义引擎,旨在为AI代理提供语义上下文。本文将深入介绍Wren Engine的核心概念、特性和使用方法,探讨其如何增强LLM的语义理解能力。

本文深入探讨了AutoKG项目,该项目旨在利用大型语言模型(LLMs)来自动构建和推理知识图谱。文章详细介绍了AutoKG的框架、评估方法和实验结果,展示了LLMs在知识图谱领域的巨大潜力,并探讨了未来的研究方向。

AutoAct是一个创新的自动化语言代理学习框架,无需依赖大规模标注数据和闭源模型,通过自我规划和分工策略,实现了从零开始的自动代理学习,在多项复杂任务中展现出卓越性能。

Video-LLaMA是一个创新的多模态框架,赋予大型语言模型理解视频和音频内容的能力。它通过预训练的视觉和音频编码器以及冻结的大型语言模型,实现了跨模态训练,能够捕捉视频场景的时间变化并整合音视频信号,为视频理解开辟了新的可能性。

CodeTF是Salesforce开发的一个一站式Python库,为代码大语言模型(Code LLM)和代码智能提供全面解决方案。它提供了一个无缝接口,用于在代码智能任务(如代码摘要、翻译和生成)上进行训练和推理,旨在促进最先进语言模型在实际应用中的轻松集成。

本文深入探讨了针对大型语言模型(LLM)的普遍性和可转移对抗攻击,介绍了最新的LLM攻击研究成果,分析了攻击原理和防御对策,为LLM安全提供了重要参考。

SEED-Story是一种创新的多模态大语言模型,能够基于用户提供的图像和文本,生成连贯丰富的长篇多模态故事。本文深入探讨了SEED-Story的技术原理、独特功能和广阔应用前景。