今日推介(第1424期)：基于多矢量嵌入的任意粒度排序、近距离观察模型增长实现LLM高效预训练、利用知识图谱和大型语言模型生成并由人类专家评估有趣的科研设想、LLM在高阶心智理论任务中达到成人水平、利用基于图的重排名改进RAG 公·众·号：爱可可爱生活 网页链接 #机器学习##人工智能# ... 展开

[CL] Language Models Trained to do Arithmetic Predict Human Risky and Intertemporal Choice
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通过在生态学分布的算术任务上预训练语言模型，可以生成反映人类风险和时间偏好的表征。

[CV] Enhancing Visual-Language Modality Alignment in Large Vision Language Models via Self-Improvement
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提出SIMA框架，通过自生成响应、上下文自评价和偏好微调，在不依赖外部模型的情况下提高了LVLM的视觉语言模态一致性和图像理解能力。

[LG] SleepFM: Multi-modal Representation Learning for Sleep Across Brain Activity, ECG and Respiratory Signals
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通过对比学习算法，在大规模多导睡眠数据集上训练出第一个多模态睡眠基础模型SleepFM，并证明它在多个临床相关的下游任务上优于监督CNN。

[CL] A Survey of Multimodal Large Language Model from A Data-centric Perspective
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从数据角度出发，全面综述了多模态大语言模型研究的进展，包括数据收集、处理、训练、适配和评估方面的关键要点。

通过构建文档图并融合AMR语义信息设计图神经网络排序器，在利用文档间关联方面改进了RAG模型在开放域问答任务上的表现。

[CL]《Don't Forget to Connect! Improving RAG with Graph-based Reranking》J Dong, B Fatemi, B Perozzi, L F. Yang, A Tsitsulin [Google Research & UCLA] (2024) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文#

发现LLM的模型大小与ToM能力之间的关系，设计了一个ToM基准测试，结果表明GPT-4和Flan-PaLM的ToM能力接近或者达到成人水平。

[CL]《LLMs achieve adult human performance on higher-order theory of mind tasks》W Street, J O Siy, G Keeling, A Baranes... [Google Research] (2024) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文#