瞄准推理时扩展（Inference-time scaling），DeepMind新的进化搜索策略火了！ 所提出的“Mind Evolution”（思维进化），能够优化大语言模型（LLMs）在规划和推理中的响应。
WaveForms致力于开发音频大模型（LLMs），通过创新的端到端音频处理技术，实现更加实时、类人化且情感智能化的语音交互。与传统语音模型不同，WaveForms的音频模型不是语音转文本再转语音，而是能够直接处理音频，实现更自然的对话和情感互动。
该技术报告的主要作者 Lu Wang, Fangkai Yang, Chaoyun Zhang, Shilin He, Pu Zhao, Si Qin 等均来自 Data, Knowledge, and Intelligence (DKI) 团队，为微软 TaskWeaver, WizardLLM, Windows GUI Agent UFO 的核心开发者。
大型语言模型（LLMs）能够解决研究生水平的数学问题，但今天的搜索引擎却无法准确理解一个简单的三词短语。
在多模态大语言模型（MLLMs）的发展中，视觉 - 语言连接器作为将视觉特征映射到 LLM 语言空间的关键组件，起到了桥梁作用。
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题，并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说：这种方法利用外部知识来增强模型的能力，从外部资源中检索您实际需要的信息。
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）展现出了令人惊叹的能力，但在因果推理这一人类智能的核心能力上仍面临重大挑战。特别是在从相关性信息推断因果关系这一任务上，现有的大语言模型表现出明显的不足。
你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型（LLMs）或视觉语言模型（VLMs）？你可能有过这样的想法，但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重，以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性，你可能就犹豫了。
大模型的的发布固然令人欣喜，但是各类测评也是忙坏了众多 AI 工作者。大模型推理的幻觉问题向来是 AI 测评的重灾区，诸如 9.9>9.11 的经典幻觉问题，各大厂家恨不得直接把问题用 if-else 写进来。
在当今迅速发展的人工智能时代，大语言模型（LLMs）在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而，随着其应用的广泛化，模型的安全性问题也引起了广泛关注。
