我们的项目

多模态大语言模型连接器选择研究 To Preserve or To Compress: An In-Depth Study of Connector Selection in Multimodal Large Language Models

系统探讨连接器对多模态大语言模型性能的影响，为MLLM架构设计提供重要指导

大语言模型翻译微调研究 Fine-Tuning Large Language Models to Translate

重新审视多语言机器翻译成功的关键因素，发现仅需32对平行句子即可实现强大翻译能力

RLHF中的准确性悖论 The Accuracy Paradox in RLHF

揭示人类反馈强化学习中的令人惊讶的悖论现象，挑战传统认知