早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言，本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法，是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时，是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间？在各种提示模式（Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等）中选择最佳方案，再逐字斟酌提示内容，这一过程不仅耗时，而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。
SuperCLUE-Fact是专门评估大语言模型在中文短问答中识别和应对事实性幻觉的测试基准。测评任务包括知识、常识、对抗性和上下文幻觉。
多模态大语言模型（MLLM）在具身智能和自动驾驶“端到端”方案中的应用日益增多，但它们真的准备好理解复杂的物理世界了吗？
近年来，大语言模型（LLMs）的对齐研究成为人工智能领域的核心挑战之一，而偏好数据集的质量直接决定了对齐的效果。无论是通过人类反馈的强化学习（RLHF），还是基于「RL-Free」的各类直接偏好优化方法（例如 DPO），都离不开高质量偏好数据集的构建。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
中国科学院深圳先进技术研究院娄春波团队与北京大学定量生物学中心钱珑团队成功推出一款生物制造大语言模型SYMPLEX。SYMPLEX是全球首个面向合成生物学元件挖掘与生物制造应用的大语言模型。
学术写作通常需要花费大量精力查询文献引用，而以ChatGPT、GPT-4等为代表的通用大语言模型（LLM）虽然能够生成流畅文本，但经常出现“引用幻觉”（Citation Hallucination），即模型凭空捏造文献引用。这种现象严重影响了学术论文的可信度与专业性。
多点发力，协同并进，才能让AI的成长有更多道路可走
众所周知，大语言模型（LLM）往往对硬件要求很高。
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。
