前些天，OpenAI 发布了 ο1 系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息，给 o1-mini 发送 50 条消息。
Self-play RL 开启 AGI 下半场
LLM 应该改名吗？你怎么看。
语言模型的 AlphaGo 时刻？
大模型更新速度放缓，一些人开始唱衰AI，难道AI真的进入了寒冬？最近，李彦宏一次内部讲话曝出，阐述了人们对LLM的三大认知误区。
近年来，大模型的高速发展极大地改变了人工智能的格局。对齐（Alignment） 是使大模型的行为符合人类意图和价值观，引导大模型按照人类的需求和期望进化的核心步骤，因此受到学术界和产业界的高度关注。
近段时间，AI 编程工具 Cursor 的风头可说是一时无两，其表现卓越、性能强大。近日，Cursor 一位重要研究者参与的一篇相关论文发布了，其中提出了一种方法，可通过搜索自然语言的规划来提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代码生成能力。
近日，一篇关于自动化 AI 研究的论文引爆了社交网络，原因是该论文得出了一个让很多人都倍感惊讶的结论：LLM 生成的想法比专家级人类研究者给出的想法更加新颖！
上下文学习(In-Context Learning， ICL)是指LLMs能够仅通过提示中给出的少量样例，就迅速掌握并执行新任务的能力。这种“超能力”让LLMs表现得像是一个"万能学习者"，能够在各种场景下快速适应并产生高质量输出。然而，关于ICL的内部机制，学界一直存在争议。
与 Text2SQL 或 RAG 不同，TAG 充分利用了数据库系统和 LLM 的功能。
