大语言模型变身软体机器人设计「自然选择器」，GPT、Gemini、Grok争做最佳
大语言模型变身软体机器人设计「自然选择器」，GPT、Gemini、Grok争做最佳大型语言模型 (LLM) 在软体机器人设计领域展现出了令人振奋的应用潜力。
来自主题: AI技术研报
7376 点击 2025-04-06 16:27
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大型语言模型 (LLM) 在软体机器人设计领域展现出了令人振奋的应用潜力。
在人工智能飞速发展的今天，LLM 的能力令人叹为观止，但其局限性也日益凸显 —— 它们往往被困于训练数据的「孤岛」，无法直接触及实时信息或外部工具。
最新研究发现，LLM在面对人格测试时，会像人一样「塑造形象」，提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向，可能导致错误的回复，需要引起警惕。
大模型虽然推理能力增强，却常常「想太多」，回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念，探究了如何帮助LLM告别「过度思考」，提升推理效率。
当大多数AI Agent仍在挣扎于结构化推理能力不足的困境时，本文带来了一个来自认知科学领域的突破性解决方案。
简单的任务，传统的Transformer却错误率极高。Meta FAIR团队重磅推出多token注意力机制（MTA），精准捕捉复杂信息，带来模型性能飞升！
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
随着人工智能和大语言模型（LLMs）的不断突破，如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具，成为了业界关注的焦点。
在三方图灵测试中，UCSD的研究人员评估了当前的AI模型，证明LLM已通过图灵测试。在测试中，同时与人及AI系统进行5分钟对话，然后判断哪位是「真人」。结果，AI竟然比「真人」还像人：
LLM正推动推荐系统革新，以用户表征为「软提示」的范式开辟了高效推荐新路径。在此趋势下，淘天团队发布了首个基于用户表征的个性化问答基准UQABench，系统评估了用户表征的提示效能。