性能
李飞飞谢赛宁新作「空间推理」：多模态大模型性能突破关键所在
李飞飞谢赛宁再发新成果：直接把o1式思考拉至下一个level——多模态大语言模型的空间思维！ 这项研究系统评估了多模态大模型的视觉空间智能，结果发现：当前，即使是最先进的多模态大模型，在空间认知方面与人类相比仍有显著差距，测试中约71%的错误都源于空间推理方面的缺陷，即空间推理能力是当前主要瓶颈。 图片更为有趣的是，在这种情况下，思维链、思维树等常用的语言提示技术直接失灵了——不仅没有提升模型在空间任务上的表现，反而会使性能下降。
明确了：文本数据中加点代码，训练出的大模型更强、更通用
代码知识原来这么重要。如今说起大语言模型（LLM），写代码能力恐怕是「君子六艺」必不可少的一项。在预训练数据集中包含代码，即使对于并非专门为代码设计的大模型来说，也已是必不可少的事。虽然从业者们普遍认为代码数据在通用 LLM 的性能中起着至关重要的作用，但分析代码对非代码任务的精确影响的工作却非常有限。在最近由 Cohere 等机构提交的一项工作中，研究者系统地研究了代码数据对通用大模型性能的影响。论文链接：「预训练中使用的代码数据对代码生成以外的各种下游任务有何影响」。作者对范围广泛的自然语言推理任务、世界知识任
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