微软发布一个基于纯视觉的 GPU 智能体:OmniParser 2.0 版本
微软发布OmniParser 2.0版本,能将屏幕截图转化为LLM可读结构化元素,提高多模态大模型的视觉识别准确度,并支持与多种语言模型集成。
微软发布OmniParser 2.0版本,能将屏幕截图转化为LLM可读结构化元素,提高多模态大模型的视觉识别准确度,并支持与多种语言模型集成。
OpenAI 总裁 Greg Brockman 提出了一种目标明确、要求清晰的 o1 提示词撰写方法,旨在提升工作与沟通效率。文章以旧金山徒步路线为例,展示了如何通过具体目标来筛选和优化徒步路线信息。
从零实现DeepSeek R1的强化学习项目,探索GRPO算法的应用,仅用单个H100 GPU400步训练提升模型性能,完全自研且提供多脚本结构。
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《深度学习:基础与概念》是一本Springer Nature畅销书,全面介绍深度学习的核心思想,涵盖当代架构和技术关键概念。本书适合本科生和研究生阅读,强调实际应用价值而非抽象理论,并包含一个概率论入门部分。
微软发布OmniParser V2版本,能将屏幕截图转化为LLM可读懂的结构化元素,提高多模态大模型的视觉识别准确度。适用于自动化测试、操作等场景任务。通过像素级屏幕理解能力,支持多种大型语言模型。