大型语言模型（LLMs）虽然进展很快，很强大，但是它们仍然存在会产生幻觉、生成有害内容和不遵守人类指令等问题。一种流行的解决方案就是基于【自我纠正】，大概就是看自己输出的结果，自己反思一下有没有错，如果有错就自己改正。目前自己纠正还是比较关注于让大模型从错误中进行学习。
大语言模型（如 GPT-4）具备强大的语言处理能力，但其独立运作时仍存在局限性，如无法进行复杂计算，获取不到实时信息，难以提供专业定制化功能等。而大语言模型的工具调用能力使其不仅限于文字处理，更能提供全面、实时、精确的服务，极大地扩展了其应用范围和实际价值。
语言模型的 AlphaGo 时刻？
随着大语言模型的飞速发展，角色扮演智能体（RPAs）正逐渐成为 AI 领域的热门话题。
近日 Aleph Alpha 开始将其商业重点从开发大型语言模型转向生成式 AI 操作系统和咨询服务。
我向来喜欢折腾新玩意。作为一个语言学习者，AI大语言模型出来以后我没少使用它。无论是备课还是日常工作和学习，大语言模型提供了各种各样的可能性，大大提升了效率。
本文提出了一种名为MedUnA的方法，旨在解决医疗图像分类中因缺乏标注数据而导致的监督学习挑战。MedUnA利用视觉-语言模型（VLMs）中的视觉与文本对齐特性，通过无监督学习来适应医疗图像分类任务。
论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。
即便是最强大的语言模型（LLM），仍会偶尔出现推理错误。除了通过提示词让模型进行不太可靠的多轮自我纠错外，有没有更系统的方法解决这一问题呢？
近日，来自小红书的技术团队 FireRed，提出了基于大语言模型的 FireRedTTS 语音合成系统，并分享了在短视频配音及聊天式语音对话等应用的一些实践。
