Max Tegmark團隊又出神作了！他們發(fā)現，LLM中居然存在人類大腦結構一樣的腦葉分區(qū)，分為數學/代碼、短文本、長篇科學論文等部分。這項重磅的研究揭示了：大腦構造并非人類獨有，硅基生命也從屬這一法則。

在人工智能領域，大型語言模型（LLM）正逐漸成為構建智能系統(tǒng)的核心。本文通過兩個實踐案例，詳細闡述了如何從零開始，利用受限的FAQ文檔和LLM能力，搭建一個智能問答機器人，供大家學習。

1%合成數據，就能讓模型瞬間崩潰！來自Meta、NYU等機構團隊證實，「微量」合成數據便讓LLM弱不可堪。甚至，參數規(guī)模越大，模型崩潰越嚴重。

在人工智能領域，Andrej Karpathy 的最新思考為我們提供了關于AI模型未來發(fā)展的深刻見解。他認為，雖然當前的大型模型非常強大，但未來的小型模型也具有巨大的潛力。通過模型蒸餾技術，我們可以將大型模型的能力壓縮到更小的模型中，實現更高效的認知處理。

在人工智能領域，大型語言模型（LLM）的進化正處在一個關鍵的分岔口，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領域處于領先地位的公司，它們在2024年的技術動態(tài)、產品發(fā)展和人才變動，揭示了它們在LLM進化路徑上的不同選擇和戰(zhàn)略重點。

LLM（?大型語言模型）?的范式轉移正在由RL（?強化學習）?引領，?帶來全新的Scaling Law。?傳統(tǒng)上，?LLM的發(fā)展依賴于模型規(guī)模、?數據量和計算資源的擴展，?而RL的引入為這一領域注入了新的活力。?通過強化學習，?LLM能夠更好地適應復雜環(huán)境和任務，?實現更精細化的控制和優(yōu)化。?這種范式轉移不僅提升了LLM的性能，?還為其應用開辟了新的可能性。?隨著RL與LLM的深度融合，?我們有望見證一個更加智能、?高效和適應性強的大型語言模型時代的到來。?

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

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

人工智能學者Gary Marcus近日發(fā)文稱，生成式AI可能因可靠性問題無法解決而在12個月內退去泡沫。他認為，神經符號學方法是超越LLMS局限、邁向自主AI的途徑之一，而谷歌的兩款系統(tǒng)驗證了可行性。

只有10億參數的xLAM-1B在特定任務中擊敗了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上個月剛發(fā)布的蘋果智能模型只有30億參數，就連奧特曼都表示，我們正處于大模型時代的末期。那么，小語言模型（SLM）會是AI的未來嗎？

大語言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重復某些內容，準確性就大大提高；人名變匿名，準確性就大大下降。最近，馬里蘭OpenAI等機構的30多位研究者，首次對LLM的提示技術進行了大規(guī)模系統(tǒng)研究，并發(fā)布75頁詳盡報告。

在基準測試上頻頻屠榜的大模型們，竟然被一道簡單的邏輯推理題打得全軍覆沒？最近，研究機構LAION的幾位作者共同發(fā)表了一篇文章，以「愛麗絲夢游仙境」為啟發(fā)涉及了一系列簡單的推理問題，揭示了LLM基準測試的盲區(qū)。