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来自UCLA的华人团队提出一种全新的LLM自我对弈系统，能够让LLM自我合成数据，自我微调提升性能，甚至超过了用GPT-4作为专家模型指导的效果。
多模态大型语言模型进展如何？盘点 26 个当前最佳多模态大型语言模型。
马里兰大学联合北卡教堂山发布首个专为多模态大语言模型（MLLM）设计的图像序列的基准测试Mementos，涵盖了真实世界图像序列、机器人图像序列，以及动漫图像序列，用4761个多样化图像序列的集合，全面测试MLLM对碎散图像序列的推理能力！
不用图像，只用文本就能训练出视觉概念表征？用写代码的方式读懂画面，形状、物体、场景都能懂！
使用LLM生成海量任务的文本数据，无需人工标注即可大幅提升文本嵌入的适用度，只需1000训练步即可轻松扩展到100种语言。
大模型幻觉问题还有另一种解法？斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法，能够让大模型成为全能「指挥家」，汇聚不同专家模型精华，让GPT-4的输出更精准。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。
如果语言模型是巫师，代码预训练就是魔杖！
谷歌Bard又行了？在第三方LLM「排位赛」排行榜上，Bard击败GPT-4成为第二名。Jeff Dean兴奋宣布：谷歌回来了！
最新科学大模型浦科化学（ChemLLM），发布即开源！