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在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。前不久麻省理工 Guangxuan Xiao 等人推出的 StreamingLLM，能够在不牺牲推理速度和生成效果的前提下，可实现多轮对话总共 400 万个 token 的流式输入，22.2 倍的推理速度提升。
指令调优或许是让大模型性能提升最有潜力的方法。用高质量数据集进行指令调优，能让大模型性能快速提升。
将2D扩散模型的强大图像生成能力与再绘策略的纹理对齐能力结合起来，Repaint123能够在2分钟内从零开始生成具有多视角一致性和精细纹理的高质量3D内容。
大模型推理再次跃升一个新台阶！最近，全新开源的国产SwiftInfer方案，不仅能让LLM处理无限流式输入，而且还将推理性能提升了46%。
AI算命将可以预测人类的意外死亡？丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型，成功预测了意外死亡和性格特点。
2023 年，是机器学习和人工智能发展最为迅速的一年，这里分享 10 篇最值得关注的论文。
大模型没有壁垒，结合多年深耕的场景和数据处理技术才是王道。
前不久，OpenAI“煞有其事”地像谷歌、苹果那样办了第一场较为正式的“开发者大会”。从大会透露的信息来看，大模型的下一站很明确——想搞钱，得教人“玩”大模型了，拉更多的人来做大大模型市场的蛋糕。
同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。