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LLM | 偏好学习算法并不学习偏好排序
图片 一、结论写在前面 偏好学习算法（Preference learning algorithms，如RLHF和DPO）常用于引导大型语言模型（LLMs）生成更符合人类偏好的内容，但论文对其内部机制的理解仍有限。论文探讨了传统观点，即偏好学习训练模型通过...
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对抗「概念飘逸」难题！谷歌发布全新时间感知框架：图像识别准确率提升15%
在机器学习领域，概念漂移（concept drift）问题长期困扰着研究者，即数据分布随时间发生变化，使得模型难以持续有效。 一个显著的例子是CLEAR非稳态学习基准的图像展示，它揭示了物体视觉特征在十年间发生的显著变化。 这种现象被称为「缓慢的概念漂移...
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AI 编程的机会和未来：从 Copilot 到 Code Agent
大模型的快速发展带来了 AI 应用的井喷。统计 GPT 使用情况，编程远超其他成为落地最快、使用率最高的场景。如今，大量程序员已经习惯了在 AI 辅助下进行编程。数据显示，GitHub Copilot 将程序员工作效率提升了 55%，一些实验中 AI 甚至...
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