最高端的大模型，往往需要最朴实的语言破解。来自EPFL机构研究人员发现，仅将一句有害请求，改写成过去时态，包括GPT-4o、Llama 3等大模型纷纷沦陷了。
Nullmax的“类脑”模型，是直接参考斑马鱼脑结构设计，不同于其他几家端到端方案思路，因此Nullmax在数据驱动的端到端基础上，提出了“智能驱动”。
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）立即火爆全球，多个行业都在实践智能体工作流的应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。
在2023年初，即便是当时最先进的GPT-3.5，其上下文长度也仅限于2k。然而，时至今日，1M的上下文长度已经成为衡量模型技术先进性的重要标志之一。
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
刚刚，信息检索领域的国际顶会SIGIR 2024，公布了最终获奖结果。在所有获奖名单中，来自清华计算机系的团队们斩获了两大奖项——时间检验奖、最佳论文奖，实至名归！
当我们不停在CoT等领域大下苦功、试图提升LLM推理准确性的同时，OpenAI的对齐团队从另一个角度发现了华点——除了准确性，生成答案的清晰度、可读性和可验证性也同样重要。
微软推出AI模型SpreadsheetLLM，提升电子表格处理效率。
具身智能是过去一年中和 LLM 一样受到市场高度关注的领域，通用机器人领域什么时候会出现「iPhone 时刻」？这是所有人都关注的问题。拾象团队在过去一年中也深度追踪通用机器人和机器人 foundation model 的进展。本篇文章是我们对机器人领域研究的开源。
自回归解码已经成为了大语言模型（LLMs）的事实标准，大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数，但只能得到一个token，导致其生成昂贵且缓慢。
