本文字数:约 7246 字,预计阅读时间:24 分钟OpenAI加码写作赛道?阿里最新大模型通用写作能力基准来了OpenAI近期在写作赛道的动作不断,引发了业界广泛关注。阿里也在此时发布了其最新大模型的通用写作能力基准,涵盖6大领域、100个细分场景,共计包含1000+条评测数据。这项基准测试不仅有助于评估和提升大模型的文本生成能力,也为未来大模型在写作领域的应用提供了科学依据。阿里发布的通用写作能力基准测试涵盖了新闻写作、科技报道、文学创作、商业文案、法律文书以及学术论文六大领域,每个领域下又细分为多个具体场景。例如,新闻写作领域包含突发事件报道、财经新闻、体育新闻等子类别;科技报道领域则包含技术趋势分析、科技产品评测等子类别。通过这些细致的分类,可以全面地评估大模型在不同写作任务中的表现。阿里大模型团队表示,本次发布的基准测试旨在提供一个公正、全面的评估体系,以推动大模型在自然语言生成领域的进一步发展。除了通用写作能力的评估,阿里还计划在未来发布更多针对特定应用场景的基准测试,如对话系统、知识问答等,以进一步完善其大模型的评测体系。ICLR 2025 Oral|突破深度学习求解PD

今日新鲜事 · 03-20

本文字数:约 3160 字,预计阅读时间:13 分钟深度学习的平衡之道:港科大、港城大等团队联合发布多目标优化最新综述深度学习在解决复杂问题时面临的一个挑战是如何在多个目标之间找到平衡。近日,香港科技大学(HKUST)、香港城市大学(CityU)等研究团队联合发布了关于多目标优化的最新综述论文。该论文总结了多目标优化在深度学习中的最新进展,涵盖了从理论基础到应用实践的广泛内容。多目标优化问题在现实世界中普遍存在,例如在机器学习中,我们可能需要同时最小化误差和最大化模型的泛化能力。然而,这两个目标往往互相矛盾,这就需要寻找一个合适的平衡点。该综述论文探讨了多种多目标优化方法,包括进化算法、基于梯度的方法和混合方法等,并分析了它们在不同场景下的适用性和局限性。该综述还特别强调了深度学习在多目标优化中的应用。它指出,通过深度神经网络的多目标学习能力,可以有效提升模型在复杂任务上的性能。例如,在图像分割任务中,模型需要同时识别多个类别的物体,这就需要优化多个目标。通过引入多目标优化策略,可以显著提升模型的分割精度。该论文的发布不仅为研究人员提供了多目标优化在深度学习中的全面视角,也为实际应用提

今日新鲜事 · 03-18
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