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In Context Learning
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LoRA 作为 LLM 的可行参数知识记忆出现，是对 RAG 和 ICL 的补充
一篇新论文探讨了使用低秩适应（LoRA）作为持续更新大型语言模型知识的方法。该研究实证分析了 LoRA 的容量、可组合性以及用于存储和整合信息的优化，并将其与现有的推理时方法（如上下文学习（ICL）和检索增强生成（RAG））进行了对比。研究结果表明，LoRA 提供了一种独特的参数化知识记忆方法，为其操作边界提供了实际指导。
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新框架通过归纳-演绎推理增强多模态上下文学习
研究人员开发了一个新框架，以改进视觉语言模型（VLMs）的上下文学习。该方法解决了一个“归纳差距”，即模型可能通过有缺陷的推理得出正确答案，并且难以从示例中泛化规则。它引入了用于压缩冗余视觉标记、重新平衡图像间注意力以及用于推导和应用规则的思维链过程的模块。在八个基准上的评估显示，开源VLMs的性能得到了显著提升。