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问题背景在推理过程中使用TOT方式可以增加推理性能，但由于增加了推理次数，导致耗时过大。目前待解决的问题是如何能在推理时既保持很好的推理能力，又保持推理耗时不会过大。本文方法文章提出CPO（ChainofPreferenceOptimization）方式。该方法使用TOT方式来探索推理路径得到

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随着AI的发展和不断挖掘能力，很多工作已经可以用AI来代替。这种情况下，用AI来创业成为很多人的选择，那如何选择创业方向呢？文章给了77个建议，可以参考。AI创业的77个方向© 由ZAKER科技提供人工智能系统可以分析大量数据、识别模式并根据处理的信息做出预测或建议。对于创

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随着大型语言模型（LLMs）的进步，多模态大型语言模型（MLLMs）迅速发展。它们使用预训练的视觉编码器处理图像，并将图像与文本信息一同作为Token嵌入输入至LLMs，从而扩展了模型处理图像输入的对话能力。这种能力的提升为自动驾驶和医疗助手等多种潜在应用领域带来了可能性。点击访问

DPO核心是省去显式建模rewordmodel的过程，显式建立奖励与策略之间的函数关系，使用偏好数据直接优化策略（llm）PPO中训练rewordmodel时的损失函数：\(y_w\)代表好数据（win），\(y_l\)代表差数据（lose）DPO建立一个奖励和策略的显式函数关系：\(\pi_r()\)表示需要对齐的llm，\(\pi_ref()\)表

项目名称：智能课程表生成器1.项目概述智能课程表生成器是一个为学生设计的应用程序，它使用算法来帮助学生根据个人偏好和课程安排自动创建课程表。2.问题背景许多学生在每学期开始时需要手动安排自己的课程表，这个过程往往耗时且容易出错。智能课程表生成器旨在自动化这

为视觉语言多模态模型进行偏好优化训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如SFT(Supervisedfinetuning)的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化(PreferenceOptimization)作为一种替代选项，通常可以简

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LargeLanguageModelsasDataAugmentersforCold-StartItemRecommendation论文阅读笔记Abstract​ LLM的推理和泛化能力可以帮助我们更好地理解用户的偏好和项目特征。我们建议利用LLM作为数据增强器，来弥补在训练过程中对冷启动项目的知识差距。我们使用LLM根据用户历史行

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