LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注，但最近浙大、中科院等机构的学者们提出，先进模型在视觉推理方面同样不足。为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准，并设计了一种新颖的数据合成方法。
Transformer架构层层堆叠，包含十几亿甚至几十亿个参数，这些层到底是如何工作的？当一个新奇的比喻——「画家流水线」，被用于类比并理解Transformer架构的中间层，情况突然变得明朗起来，并引出了一些有趣的发现。
打造终身学习智能体，是研究界以来一直追求的目标。最近，帝国理工联手谷歌DeepMind打造了创新联合框架扩散增强智能体（DAAG），利用LLM+VLM+DM三大模型，让AI完成迁移学习、高效探索。
在长文本理解能力这块，竟然没有一个大模型及格！
七年前，论文《Attention is all you need》提出了 transformer 架构，颠覆了整个深度学习领域。
李飞飞老师提出了空间智能 (Spatial Intelligence) 这一概念，作为回应，来自上交、斯坦福、智源、北大、牛津、东大的研究者提出了空间大模型 SpatialBot，并提出了训练数据 SpatialQA 和测试榜单 SpatialBench， 尝试让多模态大模型在通用场景和具身场景下理解深度、理解空间。
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果，业界做出了诸多努力。
地球是平的吗？ 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来，现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是，你有没有想过，如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了，会发生什么？ 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现，他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下，非常自信地做出「地球是平的」这一判断。
大模型为何在生成「茶杯中的冰可乐」上失败了？上海交通大学最新揭秘。
最近的英伟达似乎步入了多事之秋。
