CALM

CaLM 因果推理评测体系:如何让大模型更贴近人类认知水平? 因果发现旨在从数据或语义中推测出潜在的因果结构,关联探索数据间的统计依赖关系,干预预测有意改变环境中的变量所带来的影响,以及反事实则对假设的替代场景进行推理。针对模型、提示词以及因果场景,CaLM 中分别设置了不同的评估标准,覆盖包括准确率、鲁棒性、理解度等 7 种,全面反映模型的因果推理能力和鲁棒性、提示词有效性。司南 OpenCompass 大模型能力评测体系将持续与业界共同推进大模型在因果推理领域的评估工作,携手构建一个开放、公平、透明的大语言模型评估体系,促进大语言模型技术的健康发展和持续创新。 阅读详情

CALM

当认为分布式一致性被认为很容易实现

  1. 协调是相关程序设计决策的附带要求,但是协调存在成本
  2. calm理论支持在某些情况下可以去协调,提高性能
  3. 从操作满足交换律则可以不进行协调

calm 的关键观点是从程序结果的角度观察一致性,而不是传统的存储突变历史。

告别意图分类!用Rasa Pro的CALM框架,让LLM直接理解你的业务对话 本文介绍了Rasa Pro的CALM框架如何革新任务型对话系统开发,通过利用大语言模型(LLM)的上下文理解能力,直接映射用户自然语言到业务逻辑,避免了传统意图分类的维护难题。CALM框架简化了开发流程,提升了对话系统的灵活性和理解能力,适用于复杂业务场景。 阅读详情

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28、理解CALM定理及其在分布式系统中的应用

本文介绍了CALM定理及其在分布式系统中的应用,探讨了逻辑单调性与非单调性的区别,并分析了其在编程模型中的实际应用。文章还结合Bloom语言、CRDT等技术,展示了如何通过CALM定理优化分布式系统的性能和一致性,同时讨论了CALM定理的局限性和未来发展方向。

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从CaLM评测体系看上海AI实验室如何提升大模型的人类认知水平

近日,上海人工智能实验室(上海AI实验室)联合同济大学、上海交通大学、北京大学及商汤科技发布首个大模型因果推理开放评测体系及开放平台CaLM(Causal Evaluation of Language Models,以下简称“CaLM”)。首次从因果推理角度提出评估框架,为AI研究者打造可靠评测工具,。因果推理是人类认知能力最重要的特征之一,提升因果推理能力被视为由机器智能迈向人类智能水平的关键步骤。为对大模型进行科学有效的因果推理能力评估,上海AI实验室联合团队在CaLM中提出包含。

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2.图像resize至正方形224x224,图像长宽比不变,其他区域用黑色补充,标记为mask=1,若占位图像(摄像头缺失),则 创建全-1像素的占位图像 标记为mask=0,image为[1, 3, 512, 512],img_mask为True,masks列表长度为2,img_masks为2,因为我这里两个相机。文本嵌入:通过embed_language_tokens() 被转换为嵌入表示,lang_emb 是语言的嵌入,包含了语言的语法和语义信息。1.像素值[0,1]->[-1,1]

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陌逸_逺
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