在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志， AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。
将知识图谱技术与RAG有机结合的GraphRAG可谓是今年下半年来的LLM应用领域的一个热点，借助大模型从非结构化文本数据创建知识图谱与摘要，并结合图与向量索引技术来提高对复杂用户查询的检索增强与响应质量。
不管是编写和调试代码，还是通过函数调用来使用外部工具，又或是控制机器人，都免不了需要 LLM 生成结构化数据，也就是遵循某个特定格式（如 JSON、SQL 等）的数据。 但使用上下文无关语法（CFG）来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难，陈天奇团队提出了一种新的解决方案：XGrammar。
Ai2和华盛顿大学联合Meta、CMU、斯坦福等机构发布了最新的OpenScholar系统，使用检索增强的方法帮助科学家进行文献搜索和文献综述工作，而且做到了数据、代码、模型权重的全方位开源。
如果给LLM做MBTI，会得到什么结果？UC伯克利的最新研究就发现，不同模型真的有自己独特的性格
各位大佬，激动人心的时刻到啦！Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP（模型上下文协议），有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点！它的目标是让前沿模型生成更好、更相关的响应。以后再也不用为每个数据源写定制的集成代码了，MCP 一个协议全搞定！
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
