标签：可解释性
来自OpenAI的可解释性新作：从GPT-4中提取概念！
研究人员正在探索一种新方法，通过稀疏性自动编码器来理解神经网络的内部活动。这种方法旨在找到人类可解释的“特性”，并具有更好的可扩展性。OpenAI开发了一...
从Claude 3中提取数百万特征，首次详细理解大模型的「思维」
Anthropic公司在理解人工智能模型内部运作机制方面取得了重大进展。他们确定了如何在Claude Sonnet中表征数百万个概念，这是对现代生产级大型语言模型的首次...
爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP
步骤2：撰写摘要最近，一种名为KAN的新型神经网络模型引起了深度学习领域的关注。KAN，全称为Knowledge Aware Networks，由来自MIT等机构的研究者提出，其在...
向通用文字识别迈出坚实的一步！华科&金山办公推出多模态大模型TextMonkey
TextMonkey模型概述：TextMonkey是基于Monkey模型的改进版，由华中科技大学和金山的研究人员共同提出。该模型专注于文本相关任务，如文档问答和场景文本问答...
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