月度归档: 2024 年 5 月
从 AI 局限性到人机协作:解读 Policy Learning with a Language Bottleneck (PLLB)
人工智能 (AI) 近年来取得了巨大的进步,例如自动驾驶汽车和游戏 AI 等,它们在特定任务中展现出超人的能力。然而, ... 阅读更多
Analysis of "Policy Learning with a Language Bottleneck"
This paper introduces Policy Learning with a Language B ... 阅读更多
代码智能革命:IBM Granite Code Models 引领软件开发新时代
引言: 软件开发是一个复杂且耗时的过程,需要程序员具备高超的技能和丰富的经验。近年来,人工智能领域的突破性进展 ... 阅读更多
Analysis of the Granite Code Models Paper
This paper introduces Granite Code Models, a series of ... 阅读更多
论文总结:栈注意力机制增强 Transformer 模型的表达能力
核心问题: 尽管 Transformer 模型在自然语言处理领域取得了巨大成功,但它们在学习和模拟一些基本的算法模 ... 阅读更多