大型语言模型（LLM）展现出了令人印象深刻的智能水平。因此，确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略，以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而，当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击，并被用于恶意用途。
开发和应用大语言模型的杭州波形智能，正式杀入多模态领域。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLMs）如 GPT-4 和视觉语言模型（VLMs）如 CLIP 和 DALL-E，这些模型在多个技术领域取得了显著的进展。
解决问题：语言智能体的动作通常由 Token（令牌，语言模型中表示单词/短语/汉字的最小符号单元）序列组成，直接将强化学习用于语言智能体进行策略优化的过程中，一般需要预定义可行动作集合，同时忽略了动作内 Token 细粒度信用分配问题，团队将 Agent 优化从动作层分解到 Token 层，为每个动作内 Token 提供更精细的监督，可在语言动作空间不受约束的环境中实现可控优化复杂度
自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
随着大型语言模型（LLMs）的进步，多模态大型语言模型（MLLMs）迅速发展。它们使用预训练的视觉编码器处理图像，并将图像与文本信息一同作为 Token 嵌入输入至 LLMs，从而扩展了模型处理图像输入的对话能力。这种能力的提升为自动驾驶和医疗助手等多种潜在应用领域带来了可能性。
就在去年，由斯坦福大学和谷歌的研究团队开发的“AI小镇”一举引爆了人工智能社区，成为各大媒体争相报道的热点。他们让多个基于大语言模型（LLMs）的智能体扮演不同的身份和角色在虚拟小镇上工作和生活，将《西部世界》中的科幻场景照进了现实中。
以GPT-4o为代表的多模态大语言模型（MLLMs）因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。它们不仅在日常工作中成为用户的得力助手，还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域，掀起了一场技术革命。
数据是大语言模型（LLMs）成功的基石，但并非所有数据都有益于模型学习。
![使用视觉语言模型进行 PDF 检索 [译]](https://blog.vespa.ai/assets/2024-07-15-retrieval-with-vision-language-models-colpali/GRuDx-xXAAAFqBR.jpeg)
近年来，随着大语言模型 (LLM) 的发展，构建检索增强生成 (RAG) 解决方案成为了一个热门话题。RAG 将 LLM 的强大功能与检索模型结合，应用于专有知识数据库。然而，对于开发人员来说，一个主要挑战是将各种文档格式（如 PDF、HTML 等）转换为可供文本模型处理的格式。
