HuggingFace 每日AI论文速递 2024年12月21日
2024.12.20 每日AI论文 | 数据扩增提升LLMs性能,多模态推理框架创新突破
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本期AI速递聚焦14篇前沿论文,涵盖多模态推理、数据合成、跨模态演化、图像/视频生成等多个热点领域。论文研究了如何通过主动检索实现渐进式多模态推理,如何合成大规模数据用于通用多模态检索,以及如何利用扩散模型进行高效的逆向程序化内容生成。此外,还探讨了长上下文多任务的深入理解和推理,以及如何合成文本数据而不导致模型崩溃等问题。这些研究为AI领域的未来发展提供了新的思路和方法。

🤖`Qwen2.5技术报告`:介绍了Qwen2.5的技术细节,可能涉及模型架构、训练方法或性能提升等关键信息。

🧠`通过主动检索实现渐进式多模态推理`:研究如何通过主动检索相关信息,逐步提升多模态推理的能力,这对于处理复杂的多模态任务至关重要。

🌐`MegaPairs:大规模数据合成用于通用多模态检索`:探讨如何合成大规模数据,以提升通用多模态检索的性能和泛化能力,这对于构建强大的多模态检索系统具有重要意义。

🖼`LeviTor:面向三维轨迹的图像到视频合成`:提出了一种新的图像到视频合成方法,该方法利用三维轨迹信息,可以生成更真实、更自然的视频内容。

🧪`TOMG-Bench:基于文本的开放分子生成基准测试`:提出了一个用于评估大型语言模型在基于文本的开放分子生成任务上的性能的基准测试,这有助于推动药物发现和材料科学等领域的发展。

本期的 14 篇论文如下:

[00:22] ? Qwen2.5 Technical Report(Qwen2.5技术报告)

[01:00] ? Progressive Multimodal Reasoning via Active Retrieval(通过主动检索实现渐进式多模态推理)

[01:39] ? MegaPairs: Massive Data Synthesis For Universal Multimodal Retrieval(MegaPairs:大规模数据合成用于通用多模态检索)

[02:26] ? LongBench v2: Towards Deeper Understanding and Reasoning on Realistic Long-context Multitasks(LongBench v2:面向现实长上下文多任务的深入理解和推理)

[03:15] ? How to Synthesize Text Data without Model Collapse?(如何合成文本数据而不导致模型崩溃?)

[03:56] ? Flowing from Words to Pixels: A Framework for Cross-Modality Evolution(从文字到像素:跨模态演化的框架)

[04:37] ? LeviTor: 3D Trajectory Oriented Image-to-Video Synthesis(LeviTor:面向三维轨迹的图像到视频合成)

[05:20] ? Affordance-Aware Object Insertion via Mask-Aware Dual Diffusion(可感知功能的对象插入:基于掩码感知的双重扩散)

[06:05] ? DI-PCG: Diffusion-based Efficient Inverse Procedural Content Generation for High-quality 3D Asset Creation(DI-PCG:基于扩散的高效逆向程序化内容生成用于高质量3D资产创建)

[06:46] ? AceMath: Advancing Frontier Math Reasoning with Post-Training and Reward Modeling(AceMath:通过后训练和奖励建模推进前沿数学推理)

[07:33] ? Descriptive Caption Enhancement with Visual Specialists for Multimodal Perception(基于视觉专家的描述性字幕增强的多模态感知)

[08:14] ? UIP2P: Unsupervised Instruction-based Image Editing via Cycle Edit Consistency(基于循环编辑一致性的无监督指令图像编辑)

[08:54] ? TOMG-Bench: Evaluating LLMs on Text-based Open Molecule Generation(基于文本的开放分子生成基准测试)

[09:36] ? Move-in-2D: 2D-Conditioned Human Motion Generation(二维条件下的生成人体运动)

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