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- Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation [42.5]
効果的な思考設計は、パフォーマンス、効率、柔軟性の3つの重要な観点を考慮すべきである。 我々は,既存の思考パラダイムのペンローズ三角形の法則に反する,思考のすべて (XoT) と呼ばれる新しい思考促進手法を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:30:36 GMT)
- of thoughtシリーズワイルカードの2番目（？）
- 「XOT leverages pretrained reinforcement learning and Monte Carlo Tree Search (MCTS) to incorporate external domain knowledge into thoughts, thereby enhancing LLMs’ capabilities and enabling them to generalize to unseen problems efficiently.」ということでX-of-Thoughts – arXiv最新論文の紹介 (devneko.jp)とも異なるアプローチ
- LLaVA-Plus: Learning to Use Tools for Creating Multimodal Agents [112.4]
LLaVA-Plusは、大規模マルチモーダルモデルの能力を拡張した汎用マルチモーダルアシスタントである。 事前訓練されたビジョンとビジョン言語モデルのスキルリポジトリを保持しており、ユーザの入力に基づいて関連するツールをアクティベートすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 9 Nov 2023 15:22:26 GMT)
- 大規模マルチモーダルモデル LLaVA-Plus (Large Language and Vision Assistants that Plug and Learn to Use Skills)の提案。性能はLLaVAを上回る。
- リポジトリはLLaVA-Plus (llava-vl.github.io)