Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型，通过采用多尺度自适应切分策略（MSAC）和尺度压缩机制（SCM），有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应，提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩，证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
LLM数学水平不及小学生怎么办？CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架，在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT，提升了模型的定理证明能力，成为miniF2F上的新SOTA。
数以亿计的人体验过ChatGPT，但许多人尝试过后便未再回头。每家大型企业也都曾尝试过相关试点项目，但真正投入应用的却寥寥无几。这其中部分原因可能只是时间问题。然而，大型语言模型（LLMs）可能也存在陷阱：它们看似是产品，给人以神奇之感，但实际上并非如此。或许，我们终究需要经历寻找产品与市场契合点的漫长而单调的探索过程。
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。
2024年2月底，金融服务公司Klarna表示，其所使用的OpenAI提供技术支持的AI Agent，已接管了三分之二的客户聊天，工作量相当于700名全职代理。从引入AI Agent到取得这份耀眼的成绩，仅仅用了1个月的时间。
从前两年的百模大战到大语言模型 LLM（Large Language Model）的逐步落地应用，端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI，即用户在使用过程中不依赖云服务器，直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型，设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性，也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
在当前 AI 领域，大语言模型采用的主流架构是 Transformer。不过，随着 RWKV、Mamba 等架构的陆续问世，出现了一个很明显的趋势：在语言建模困惑度方面与 Transformer 较量的循环大语言模型正在快速进入人们的视线。
