大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。
作为连接人类与大模型的桥梁，大模型对 「Prompt (提示词)」 究竟有多敏感？同样的prompt，可能写错个单词、写法不一样，都会出现不一样的结果。
AI技术在2023年的表现非常令人震撼，以生成式语言模型为代表的AI新技术，似乎真的可以模拟人类的智能。现在是不是接近了所谓的“奇点”？人工智能对人类社会究竟意味着什么？我们从创新、传承以及经济发展的角度来讨论一下这个话题。
MIT、微软联合研究：不需要额外训练，也能增强大语言模型的任务性能并降低其大小。
游戏行业真在加速拥抱大语言模型等AI技术，不论是大厂还是独立游戏制作人，都开始依靠LLM的技术创立全新的AI NPC体验。
教育硬件可能是AI大语言模型最大受益者。
你敢信？大熊猫都会打牌了！
2023年，以ChatGPT为代表的大型语言模型（LLM）集中爆发，让各界都看到人工智能全新的可能性。但期冀总是与担忧并存，随着大模型在各领域的应用深化，已经沉寂许久的“AI威胁论”又开始甚嚣尘上。在漫长的技术史中，技术恐惧如同摆脱不了的阴影，总是与技术发展随行。
多模态大语言模型展现了强大的图像理解和推理能力。但要让它们基于当前观测来对未来事件进行预测推理仍然非常困难。
大语言模型作为操作系统级的技术革新，在 2023 年涌现出强大的理解和推理能力。在大模型走向日臻完善的过程中，相信 AGI 的先行者已经率先把新一代技术底座融入进产品，来增强个体的人生。
