我们提出了SEED1.5-VL，这是一种视觉基础模型，旨在提高通用多模式的理解和推理。种子1 ...

分层聚类是一种广泛使用的方法，用于在多个粒度层面上群集数据集。尽管它很受欢迎，但现有的算法（例如层次结构聚类（HAC））仅限于离线设置，因此要求整个数据集可用。这禁止它们在现代学习应用程序中常见的大型数据集中使用 ...

强化学习（RL）是一种将基础模型适应专业任务的有力方法，但它依赖于大规模的人类标记的数据限制了广泛采用。我们介绍了合成数据RL，这是一个简单而通用的框架，该框架仅使用从任务定义生成的合成数据加强微型模型。我们的方法首先从任务定义中生成问题和答案对并检索文档，然后根据模型解决性来调整问题的难度，并使用模型的平均通过率在RL培训中选择问题 ...

诊断和治疗皮肤疾病需要跨领域的高级视觉技能，并具有从多种成像方式中综合信息的能力。尽管当前的深度学习模型在皮肤镜诊断（从皮肤镜图像中诊断）上表现出色，但它们努力满足临床实践的复杂，多模式的要求。在这里，我们介绍了Panderm，这是一种多模式皮肤病学基础模型，该模型是通过对4个成像方式的11个临床机构的200万个现实世界中皮肤病图像进行自我监督的学习预测的 ...

大语言模型（LLM）推断的计算复杂性显着限制了其在边缘设备上的部署效率。相比之下，小语言模型可提供更快的解码和较低的资源消耗，但经常患有降解的响应质量和对幻觉的敏感性增强。为了解决这一权衡，合作解码，其中大型模型有助于产生关键 Token ，已成为一个有前途的解决方案 ...

图检索增强生成（GraphRag）通过明确建模知识关系有效地增强了外部知识集成能力，从而提高了专用域中大语言模型（LLMS）的事实准确性和发电质量。但是，现有方法遭受了两个固有的局限性：1）效率低下的信息聚合：它们依靠单个代理和固定迭代模式，因此很难自适应地捕获图形数据中的多级文本，结构和程度信息。 2）刚性推理机制：他们采用预设推理方案，该方案无法动态调整推理深度或实现精确的语义校正 ...

Adobe Experience Platform AI Assistant是一种对话工具，使组织能够通过聊天机器人与专有企业数据无缝互动。但是，由于访问限制，大型语言模型（LLMS）无法检索这些内部文档，从而限制了它们产生准确的零击响应的能力。为了克服这一限制，我们使用由知识图（KG）提供动力的检索型生成（RAG）框架来从外部知识源检索相关信息，使LLMS能够回答有关私人或以前看不见的文档收集的 ...

尽管扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，但通过教学驱动的图像编辑，它们遇到了重大挑战。我们的研究突出了一个关键挑战：这些模型特别在结构上不一致的编辑中挣扎，涉及实质性布局变化。为了减轻这一差距，我们将图像编辑介绍为程序（IEAP），这是建立在扩散 Transformer （DIT）体系结构上的统一图像编辑框架 ...