EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈,构建工具调用合成数据
EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈,构建工具调用合成数据工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力,需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本,不仅要符合函数定义,还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
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工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力,需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本,不仅要符合函数定义,还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
TypeSafe AI 开发的非大语言模型 Jev 正式向所有用户开放并赠送约 1.2 亿 Token 额度,该模型由前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创立,可输出类型化结构决策,速度较同类大语言模型快 20 至 200 倍。
大语言模型智能体正越来越多地进入长期陪伴聊天这类场景 —— 不再答完一个问题就走,而是和用户处成一段长久的关系。
图灵奖得主Yann LeCun在ECCV 2026发表Keynote演讲,论证"预测像素"是伪命题,阐述JEPA在抽象表征空间预测世界的机制,并建议研究者放弃生成式模型与大语言模型,转向联合嵌入架构与世界模型以实现人类水平智能。
开发者chetaslua在MacBook上用NumPy和MaleCNS连接组数据模拟了13.8万个神经元的果蝇大脑,并将神经放电信号实时翻译成文字直接发送给ChatGPT,实现了生物神经信号与大语言模型的首次对话。
WalkingLab 是由清华大学与香港大学团队发起的开源非营利实验室,专注真实世界 AI 与项目制学习,成立五个月已推出涵盖工程实践、强化学习和大语言模型的三门核心课程,累计获超 20,000 GitHub Star 并登上 Hacker News 首页,致力于通过真实项目连接课程、论文与工程实践,加速 AGI 到来。
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law:通过自回归训练,并采用交叉熵(cross-entropy)目标函数预测下一个 token 的概率分布,模型能够建模非常复杂的语义概率分布,并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
当多个大语言模型(LLM)组成「招聘委员会」,共同筛选简历、讨论候选人、打分并投票时,我们通常会用最终录用率来判断系统是否公平。
当我们惊叹于大语言模型能写诗、会编程时,科学家们正面临一个更棘手的问题:如何让AI像真正的科研工作者一样,去解决那些需要数月甚至数年持续思考、且充满未知的科学难题?
如果说大语言模型拉开了本轮人工智能革命的序幕,那么今天人机交互的瓶颈,早已不再是模型的智商,而是人类接收信息的生理带宽。