消除激活值(outliers)，大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024（Oral Presentation），他们针对LLM权重激活量化提出了两种正交变换，有效降低了outliers现象，达到了4-bit的新SOTA。
近日，伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇开创性论文，首次从理论层面证明了大语言模型(LLM)中的prompt机制具有图灵完备性。这意味着，通过合适的prompt设计，一个固定大小的Transformer模型理论上可以计算任何可计算函数。这一突破性发现为prompt工程提供了坚实的理论基础。
网络智能体旨在让一切基于网络功能的任务自动发生。比如你告诉智能体你的预算，它可以帮你预订酒店。既拥有海量常识，又能做长期规划的大语言模型（LLM），自然成为了智能体常用的基础模块。
算法设计（AD）对于各个领域的问题求解至关重要。大语言模型（LLMs）的出现显著增强了算法设计的自动化和创新，提供了新的视角和有效的解决方案。
家人们，苹果一直在悄悄进步！ 近期，据小鹿观察，各大科技巨头不仅在提升模型解决复杂问题的能力上竞争激烈，而且还在大语言模型应用于用户界面（UI）交互方面上暗暗发力！
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。
在当前大语言模型（LLM）蓬勃发展的环境下，Prompt工程师们面临着一个两难困境：要么使用像LangChain这样功能强大但学习曲线陡峭的框架，要么选择自动化程度更高DSPy但牺牲了对提示词精确控制的工具。IBM研究院和UC Davis大学最近推出的PDL（Prompt Declaration Language，提示词声明语言）或许打破了这个困境，让AI开发者能真正拿回Prompt的控制权。
AI裁判通过反馈生成更公正报告，接近共识。
吴恩达老师提出了一种反思翻译的大语言模型 (LLM) AI 翻译工作流程
分享一篇近期由华为和阿卜杜拉国王科技大学合作完成的一项生信分析与大语言模型相结合的工作，相关成果发表在《Advanced Science》上。
