大模型的记忆限制被打破了，变相实现“无限长”上下文。最新成果，来自清华、厦大等联合提出的LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。
对于 LLM 从业者来说，让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow，这无疑是个繁琐过程，一遍遍修改相似的代码，调试 prompt，手动执行测试并观察效果，并且换个 LLM 可能就会失效，有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
MME-Finance 是一个专为金融领域设计的多模态基准测试，由同花顺财经旗下的 HiThink 研究团队联合多家高校共同开发，旨在评估和提升多模态大型语言模型（MLLMs）在金融领域的专业理解和推理能力。
在Prompt工程领域，规划任务一直以来都是一个巨大的挑战，因为这要求大语言模型（LLMs）不仅能够理解自然语言，还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。
近日，一篇文章在推特上爆火，利用纯提示方法让普通LLM摇身一变，成为具备复杂推理能力的OpenAI o1。
消除激活值(outliers)，大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024（Oral Presentation），他们针对LLM权重激活量化提出了两种正交变换，有效降低了outliers现象，达到了4-bit的新SOTA。
近日，伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇开创性论文，首次从理论层面证明了大语言模型(LLM)中的prompt机制具有图灵完备性。这意味着，通过合适的prompt设计，一个固定大小的Transformer模型理论上可以计算任何可计算函数。这一突破性发现为prompt工程提供了坚实的理论基础。
网络智能体旨在让一切基于网络功能的任务自动发生。比如你告诉智能体你的预算，它可以帮你预订酒店。既拥有海量常识，又能做长期规划的大语言模型（LLM），自然成为了智能体常用的基础模块。
算法设计（AD）对于各个领域的问题求解至关重要。大语言模型（LLMs）的出现显著增强了算法设计的自动化和创新，提供了新的视角和有效的解决方案。
Ichigo[1] 是一个开放的、持续进行的研究项目，目标是将基于文本的大型语言模型（LLM）扩展，使其具备原生的“听力”能力。
