在软件开发过程中，测试用例的生成一直是一个既重要又耗时的环节。近年来，大型语言模型（LLM）在这一领域展现出了巨大的潜力。然而，实践表明，即使是同一个提示词（Prompt），在不同的LLM上也会产生截然不同的效果。
在刚刚过去的 2024 年，OpenAI 推出了 o 系列模型。相比于以往大型语言模型，o 系列模型使用更多的计算进行更深入的「思考」，能够回答更复杂、更细致的问题。
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。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
很多研究已表明，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击。很多教程告诉我们，一些特殊的 Prompt 可以欺骗 LLM 生成一些规则内不允许的内容，甚至是有害内容（例如 bomb 制造说明）。这种方法被称为「大模型越狱」。
知识密集型工作也败了！大型语言模型在预测神经科学结果方面超越了人类专家，平均准确率达到81%，而人类专家仅为63%；模型通过整合大量文献数据，展现出了惊人的前瞻性预测能力，预示着未来科研工作中人机协作的巨大潜力。
最近从由大型语言模型（LLM）驱动的聊天机器人向如今该领域所定义的 Agent 系统或 Agentic AI 的转变，可以用一句老话来概括：“少说话，多做事。”
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
受 ChatGPT 强大问答能力的影响，大型语言模型（LLM）提供商往往优化模型来回答人们的问题，以提供良好的消费者体验。
