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。
大语言模型 (LLM) 是如何解数学题的？是通过模板记忆，还是真的学会了推理思维？
斯坦福大学心理学系研究科学家赵轩博士开发了一款人工智能心理疗愈 Agent——Sunnie，它具备多轮自然对话的能力，能够基于大语言模型推荐个性化活动。
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型，它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术，展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖，即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测，为城市管理和规划提供了强大的支持。
