LLMs

编辑 ｜ ScienceAI近日，认知智能全国重点实验室、中国科学技术大学陈恩红教授团队，科大讯飞研究院 AI for Science 团队发布了论文《ChemEval: A Comprehensive Multi-Level Chemical Evaluation for Large Language Models》，介绍了新研发的一个面向化学领域大模型能力的多层次多维度评估框架 ChemEva…

光明实验室基础智能研究团队携手新加坡国立大学最新突破——大语言模型的规模化联邦全参数调优，为大语言模型(LLMs)的联邦学习开辟了全新篇章！其中共一第一作者是光明实验室基础智能研究团队负责人，共一第二作者是新加坡国立大学博士生，均师从新加坡国立大学的Bryan Low教授。论文链接：, ：（LLMs）已在众多实际应用中变得不可或缺。然而，在规模化环境下对这些模型进行微调，尤其是在数据隐私和通信效率…

编辑 | ScienceAI随着庞大言语模型（LLMs）在迷信研究畛域的广泛利用，评价这些模型在理解和利用迷信常识方面的本领变得尤为重要，但是迷信畛域全面评价 LLMs 迷信常识的高级基准非常缺乏。近日，来自浙江大学 NLP 实验室与腾讯 AI Lab 的研究者构建了 SciKnowEval 评测基准，定义了 L1 到 L5 不同层级的迷信智能，共包含化学和生物畛域 50,000 个不同档次的迷信…

文章首次提出包括图象和视频任意的开放式视觉问答评价集 Open-VQA