多位接近字节的人士对硅星人透露，字节的AI核心部门Seed正在快速调整定位和调兵遣将。刚刚从谷歌加入字节跳动的AI大牛、参与了Gemini开发的Google Fellow吴永辉博士，将成为Seed新的负责人，替换原LLM团队及Seed总负责人朱文佳，团队内部正在梳理调整汇报关系。
谷歌团队发布LLM硬核技术教科书，从「系统视图」揭秘LLM Scaling的神秘面纱。Jeff Dean强调书中藏着谷歌最强AI模型Gemini训练的更多信息。
最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
在当今的 AI 领域，图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大，能解决的任务也越来越多，他也依然坚持自己的看法：自回归 LLM 没有光明的未来。
随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
谷歌研究人员提出了一种创新的token拍卖模型，通过「竞拍」的方式，让智能体在文本生成过程中进行出价，确保最终输出能满足各方利益，实现最佳效果。这一机制优化了广告、内容创作等领域的协作。
DeepSeek团队最新力作一上线，就获得Ai2研究所大牛推荐，和DeepSeek铁粉们的热情研读！他们提出的CodeI/O全新方法，通过代码提取了LLM推理模式，在逻辑、数学等推理任务上得到显著改进。
近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
中国初创企业DeepSeek（深度求索）开发的高性能、低成本生成式AI（人工智能）大规模语言模型（LLM）受到了全世界的关注。日本经济新闻（中文版：日经中文网）就如何评价该公司的最新AI模型、安全性方面的风险、以及对日本企业的影响等问题，采访了日本AI研究领域的第一人、东京大学教授松尾丰。
近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
