近，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用，并提出了一个全新的视角
近日，来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯 AI Lab 的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型（LLM）上的可用性综述，提出了 「Usable XAI」 的概念，并探讨了 10 种在大模型时代提高 XAI 实际应用价值的策略。
大语言模型潜力被激发—— 无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测，超越一切传统时序模型。
纯C语言训练GPT，1000行代码搞定！，不用现成的深度学习框架，纯手搓。 发布仅几个小时，已经揽星2.3k。
大模型在今年的落地，除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外，算力和推理的优化，可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
最近，多模态大模型（LMM）取得了一系列引人注目的成就，特别是在视觉 - 语言任务上的表现令人瞩目。它们的成功不仅展现了多模态大模型在各个领域的实用性和灵活性，也为更多视觉场景下的应用探索了新的道路。
模仿人类阅读过程，先分段摘要再回忆，谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能，有效上下文提升了3-20倍。
秒懂视频的AI诞生了！KAUST和哈佛大学研究团队提出MiniGPT4-Video框架，不仅能理解复杂视频，甚至还能作诗配文。
特工少女说：顾洲洪老师是复旦大学数据科学博士，最近新发表了一篇《AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior》的论文，此文是顾老师自己对论文的解读，经授权转载自顾老师的知乎，点击文末阅读原文可跳转原文链接，学术交流可加文末顾老师的微信。
谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths（MoD），改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要计算，显著提高训练效率和推理速度。
