想要达成通用人工智能 AGI 的终极目标，首先要达成的是模型要能完成人类所能轻松做到的任务。为了做到这一点，大模型开发的关键指导之一便是如何让机器像人类一样思考和推理。诸如注意力机制和思维链（Chain-of-Thought）等技术正是由此产生的灵感。
Claude 3.5 Sonnet的图表推理能力，比GPT-4o高出了27.8%。 针对多模态大模型在图表任务上的表现，陈丹琦团队提出了新的测试基准。 新Benchmark比以往更有区分度，也让一众传统测试中的高分模型暴露出了真实能力。
很炸裂！讯飞星火大秀语音识别能力，现场掌声雷动—— 三个人同时说话，再加上背景音乐，如此强干扰的场景，大模型却表示都能听懂听清，还瞬间转化为文字，语音识别的“鸡尾酒会”难题不在话下~
近日，首个多模态LLM视频分析综合评估基准Video-MME诞生！在这场全新的考试中，Gemini 1.5 Pro一路遥遥领先，谷歌首席科学家Jeff Dean更是愉快地连续转了3次推。
今天，OpenAI悄悄在博客上发布了一篇新论文——CriticGPT，而这也是前任超级对齐团队的「遗作」之一。CriticGPT同样基于GPT-4训练，但目的却是用来指正GPT-4的输出错误，实现「自我批评」。
国内大模型的能力，又来到了一个新高度！
面对层出不穷的个性化图像生成技术，一个新问题摆在眼前：缺乏统一标准来衡量这些生成的图片是否符合人们的喜好。对此，来自清华、西交大、伊利诺伊厄巴纳-香槟分校、中科院、旷视的研究人员共同推出了一项新基准DreamBench++。
一直以来大模型欺骗人类，早已不是什么新鲜事了。可是，最新研究竟发现，未经明确训练的LLM不仅会阿谀奉承，甚至入侵自己系统修改代码获得奖励。最恐怖的是，这种泛化的能力根本无法根除。
真实的大学考试，已经被AI渗透了！英国雷丁大学的一项研究发现，在大学考试中，有94%的AI生成内容完全没有被老师发现。也就是说，如果学生真的有心用GPT-4作弊，大概率会获得好成绩，而且很难被发现。
GPT-4o二折平替千亿国产大模型出海！刚刚，全球头部模型托管平台Fireworks AI宣布了最新消息。这是继登陆英伟达官网之后，Yi-Large再次入驻美国主流平台。
