虽然大语言模型(LLM)的能力不断突破，但在长文生成方面却一直存在瓶颈。近日，清华大学和智谱AI联合发布的最新研究成果，为解决这一难题提供了创新方案。这项名为"LongWriter"的技术，成功将AI模型的长文生成能力从约2000字提升至10000字以上，同时保持了高质量输出。这一成果通过创新的数据构建方法、模型训练策略和评估基准，为AI长文创作开辟了新天地。
Replika 是一款虚拟陪伴（AI 伴侣）应用，成立于 2017 年，在 LLM 技术爆发之前。
合成数据2.0秘诀曝光了！来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct，能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3，在多项基准上刷新了SOTA。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术正在彻底革新 AI 应用领域，通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合，大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而，随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署，其评估和优化面临着重大挑战
MIT CSAIL的研究人员发现，LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟，模型对语言和世界的理解，绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。也就说，在未来，LLM会比今天更深层地理解语言。
输出格式不同，竟然还能影响大模型发挥？！
现存的LLM是否真的有用？在工作中真实使用LLM的场景都有哪些？谷歌DeepMind科学家详细分享了他是如何「玩转」AI，帮助自己提质增效的。
最近的论文表明，LLM等生成模型可以通过搜索来扩展，并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现，让参数量仅8B的Llama 3.1模型搜索100次，即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。
预计在 2025 年能看到企业端 GenAI 的大规模放量
大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变，最近，我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展，它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是，GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而，与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展，这一点怎么强调也不为过。
