OpenAI与微软的关系出现严重裂痕，主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型，并聘请了Mustafa Suleyman，并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。
研究人员首次探讨了大型语言模型（LLMs）在问题生成任务中的表现，与人类生成的问题进行了多维度对比，结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题，且在问题生成中对上下文的关注更均衡。
大型语言模型（LLMs）能够解决研究生水平的数学问题，但今天的搜索引擎却无法准确理解一个简单的三词短语。
在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出惊人的能力。然而，当面对需要复杂推理的任务时，即使是最先进的开源模型也往往难以保持稳定的表现。现有的模型集成方法，无论是在词元层面还是输出层面的集成，都未能有效解决这一挑战。
在软件开发过程中，测试用例的生成一直是一个既重要又耗时的环节。近年来，大型语言模型（LLM）在这一领域展现出了巨大的潜力。然而，实践表明，即使是同一个提示词（Prompt），在不同的LLM上也会产生截然不同的效果。
在刚刚过去的 2024 年，OpenAI 推出了 o 系列模型。相比于以往大型语言模型，o 系列模型使用更多的计算进行更深入的「思考」，能够回答更复杂、更细致的问题。
你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型（LLMs）或视觉语言模型（VLMs）？你可能有过这样的想法，但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重，以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性，你可能就犹豫了。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。
