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该研究主要探讨了大语言模型的全局剪枝方法，旨在提高预训练语言模型的效率。该成果的发表为大模型的剪枝与优化研究提供了新的视角，并在相关领域具有重要的应用潜力。
LLM依然不会规划，LRM可以吗？ OpenAI声称，草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制，成为一种新型的「大推理模型」（LRM）。
知名开源数据科学平台提供商Anaconda 今天宣布推出AI Navigator，这是一款新型桌面应用程序，允许用户在笔记本电脑或个人电脑上本地运行一系列人工智能应用的大型语言模型（LLMs），而无需将任何数据发送到云服务器。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。
CoT只对数学、符号推理才起作用，其他的任务几乎没什么卵用！这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手，分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来，CoT并非是所有大模型标配。
当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时，网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构；但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时，AI搜索引擎的未来是否值得再三思量？
大语言模型（LLM）的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化，本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
To CoT or not to CoT？