近年来，视觉语言基础模型（Vision Language Models, VLMs）大放异彩，在多模态理解和推理上展现出了超强能力。现在，更加酷炫的视觉语言动作模型（Vision-Language-Action Models, VLAs）来了！通过为 VLMs 加上动作预测模块，VLAs 不仅能 “看” 懂和 “说” 清，还能 “动” 起来，为机器人领域开启了新玩法！
目前大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力备受关注。从思维链（Chain of Thought，CoT）技术提出，到以 o1 为代表的长思考模型发布，大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平，其中数学推理是一个典型任务。
近年来，代码语言模型（Language Models for Code，简称 CodeLMs）逐渐成为推动智能化软件开发的关键技术，应用场景涵盖智能代码生成与补全、漏洞检测与修复等。
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的研究取得了重大进展，并对各个领域产生了深远影响。然而，LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练，这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。
这两天，Claude 3.5 Sonnet升级版刷爆了朋友圈，满屏都是：它能像人一样操作电脑。 大语言模型（Large Language Model，LLM）能够像人一样操作电脑这件事，看起来蛮炸裂的，但在AI Agent圈子里早已经见多不怪了。
国庆节过后，人工智能领域似乎多了几分冷色调。不知道是因为大语言模型（Large Language Model，LLM）的幻觉，还是因为寒露时节的到来。
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。
近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心的研究论文《EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities》获得自然语言处理顶会 ACL 2024杰出论文奖（Outstanding Paper Award）。
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
