爱可可 AI 前沿推介(6.25)

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LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 1、[LG] Evaluating Numerical Reasoning in Text-to-Image Models 2、[LG] Behaviour Distillation 3、[CL] Understanding Finetuning for Factual Knowledge Extraction 4、[CL] LongRAG：Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Long-context LLMs 5、[CL] Learning to Retrieve Iteratively for In-Context Learning 摘要：文本到图像模型数量推理能力评估、行为蒸馏、理解事实知识提取微调、充分利用长上下文LLM改善检索增强生成功能、面向上下文学习的迭代检索学习 1、[LG] Evaluating Numerical Reasoning in Text-to-Image Models I Kajić, O Wiles, I Albuquerque, M Bauer… [Google DeepMind] 文本到图像模型数量推理能力评估 要点: 当前的文本到图像模型在基本的数量推理上仍存在困难，如准确生成小数目标，近似数量，以及对数量的概念推理。 抽象原则，即 "二 "指的是同一个量，而不管物体的身份是什么， ………………………………