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Cab
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新的MoCA模型将视觉和编码技能分开用于图表到代码生成
研究人员推出了一种新颖的图表到代码生成方法MoCA（Mixture of Cross-modal Arbitration，跨模态仲裁混合体），该方法将视觉理解和编码能力分开。与以往将这些技能纠缠在一起的方法不同，MoCA使用一个具有独立视觉和代码分支的跨模态仲裁块（CAB），并由一个轻量级仲裁器进行调控。该仲裁器为每个令牌和层动态调整每个分支的贡献，从而优化推理过程和最终的代码输出。MoCA在多个基准测试中表现出有竞争力的性能，其收益…
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大型语言模型难以区分错误答案和无法回答的问题
研究人员确定了大型语言模型中两种不同的弃答维度：答案正确性和问题可回答性。当前模型难以区分拒绝回答不正确的问题和拒绝回答根本不应回答的问题（例如，前提错误的提问）。一种使用隐藏状态探测而非简单置信度分数的新方法，可以更好地识别无法回答的问题，从而提高模型响应的准确性。