LLM在推理時(shí)，竟是通過一種「程序性知識」，而非照搬答案？可以認(rèn)為這是一種變相的證明：LLM的確具備某種推理能力。然而存在爭議的是，這項(xiàng)研究只能提供證據(jù)，而非證明。

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能技術(shù)正以前所未有的速度滲透到各個(gè)行業(yè)，其中教育領(lǐng)域尤為引人注目。隨著大型語言模型（LLM）的興起，個(gè)性化教育的愿景似乎觸手可及。本文深入探討了AI技術(shù)如何重塑教育行業(yè)，特別是LLM在教育產(chǎn)品化中的關(guān)鍵作用。

最近，Nature上的一項(xiàng)研究，全面駁斥了LLM具有類人推理能力的說法。研究者設(shè)定的「人類親吻難題」把7個(gè)大模型徹底繞暈。最終研究者表示，與其說LLM是科學(xué)理論，不如說它們更接近工具，比如廣義導(dǎo)數(shù)。

本文講述了大語言模型LLM的基本原理以及應(yīng)用，僅供參考。

Max Tegmark團(tuán)隊(duì)又出神作了！他們發(fā)現(xiàn)，LLM中居然存在人類大腦結(jié)構(gòu)一樣的腦葉分區(qū)，分為數(shù)學(xué)/代碼、短文本、長篇科學(xué)論文等部分。這項(xiàng)重磅的研究揭示了：大腦構(gòu)造并非人類獨(dú)有，硅基生命也從屬這一法則。

在人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLM）正逐漸成為構(gòu)建智能系統(tǒng)的核心。本文通過兩個(gè)實(shí)踐案例，詳細(xì)闡述了如何從零開始，利用受限的FAQ文檔和LLM能力，搭建一個(gè)智能問答機(jī)器人，供大家學(xué)習(xí)。

1%合成數(shù)據(jù)，就能讓模型瞬間崩潰！來自Meta、NYU等機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)證實(shí)，「微量」合成數(shù)據(jù)便讓LLM弱不可堪。甚至，參數(shù)規(guī)模越大，模型崩潰越嚴(yán)重。

在人工智能領(lǐng)域，Andrej Karpathy 的最新思考為我們提供了關(guān)于AI模型未來發(fā)展的深刻見解。他認(rèn)為，雖然當(dāng)前的大型模型非常強(qiáng)大，但未來的小型模型也具有巨大的潛力。通過模型蒸餾技術(shù)，我們可以將大型模型的能力壓縮到更小的模型中，實(shí)現(xiàn)更高效的認(rèn)知處理。

在人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLM）的進(jìn)化正處在一個(gè)關(guān)鍵的分岔口，其中多模態(tài)能力、成本效率和代碼推理能力是未來發(fā)展的三大核心方向。文章深入分析了OpenAI和Anthropic這兩家在LLM領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位的公司，它們在2024年的技術(shù)動(dòng)態(tài)、產(chǎn)品發(fā)展和人才變動(dòng)，揭示了它們在LLM進(jìn)化路徑上的不同選擇和戰(zhàn)略重點(diǎn)。

LLM（?大型語言模型）?的范式轉(zhuǎn)移正在由RL（?強(qiáng)化學(xué)習(xí)）?引領(lǐng)，?帶來全新的Scaling Law。?傳統(tǒng)上，?LLM的發(fā)展依賴于模型規(guī)模、?數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的擴(kuò)展，?而RL的引入為這一領(lǐng)域注入了新的活力。?通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，?LLM能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)，?實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的控制和優(yōu)化。?這種范式轉(zhuǎn)移不僅提升了LLM的性能，?還為其應(yīng)用開辟了新的可能性。?隨著RL與LLM的深度融合，?我們有望見證一個(gè)更加智能、?高效和適應(yīng)性強(qiáng)的大型語言模型時(shí)代的到來。?

大模型到底為公司帶來了多大的好處？為應(yīng)用大模型，采購了第三方的AgentBuilder平臺，或者自研搭建了大模型應(yīng)用平臺，效果咋樣？企業(yè)內(nèi)部的員工會用了嗎？還是依賴外部...

MIT CSAIL的研究人員發(fā)現(xiàn)，LLM的「內(nèi)心深處」已經(jīng)發(fā)展出了對現(xiàn)實(shí)的模擬，模型對語言和世界的理解，絕不僅僅是簡單的「鸚鵡學(xué)舌」。也就說，在未來，LLM會比今天更深層地理解語言。