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大语言模型「拍马屁」的问题到底要怎么解决？最近，LeCun转发了Meta发布的一篇论文，研究人员提出了新的方法，有效提升了LLM回答问题的事实性和客观性。我们一起来看一下吧。
浪潮信息发布源2.0基础大模型，并一口气开源了1026亿、518亿、21亿三个大模型！而在编程、推理、逻辑这些老大难问题上，源2.0都表现出了令人印象深刻的性能。
字节被称为“App工厂”，不少市场声音对字节跳动将这一能力带到大模型时代抱有期待。字节跳动近期成立了一个新AI部门Flow，技术负责人为字节跳动技术副总裁洪定坤。一位知情人士告诉36氪，这一新部门的业务带头人，为字节大模型团队的负责人朱文佳。
八月华为第一个宣布将大模型接入手机助手，小米、OV 紧随其后。就连一向“慢半拍”的苹果和三星，一个悄悄招人；一个则宣布会将大模型带到最新的 Galaxy 旗舰机型。
今年，大型语言模型改变了自动驾驶技术路线的竞争格局。特斯拉开始探索自动驾驶的世界模型，而中国企业加速推进自动驾驶技术，超过美国。
关于大模型注意力机制，Meta又有了一项新研究。通过调整模型注意力，屏蔽无关信息的干扰，新的机制让大模型准确率进一步提升。而且这种机制不需要微调或训练，只靠Prompt就能让大模型的准确率上升27%。
思维链已经out啦！想让大模型会推理还是得靠知识库：基座模型还是ChatGPT，最新思维图谱技术在多个基准数据集上实现巨大性能提升！
由南洋理工华人团队新提出的80亿参数多模态大模型OtterHD，不仅可以搞定让GPT-4V都发愁的难题，甚至还可以数出来《清明上河图》（局部）里到底有多少只骆驼！
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-context Learning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。
破除虚妄，务实求效。11月9日，在2023金融街论坛“构建数实融合新模式，助力产业数字金融新发展”分论坛上，中国银保传媒与腾讯研究院联合发布《2023金融业大模型应用报告》，深入解析大模型发展趋势，建立金融业大模型应用体系化蓝图，指引数智金融产业演进。