研究人员首次探讨了大型语言模型（LLMs）在问题生成任务中的表现，与人类生成的问题进行了多维度对比，结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题，且在问题生成中对上下文的关注更均衡。
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。
设想一场高度智能的模拟游戏，游戏的角色不再是普通的NPC，而是由大语言模型驱动的智能体。在这其中，悄然生出一个趣事——在人类的设计下，这些新NPC的言行不经意间变得过于啰嗦。
李继刚在消失半年后，带着汉语新解重新归来，一出手大家就惊呼李继刚的prompt已经到了next level。但不懂编程的小白又懵逼了！怎么提示词也开始编程了？大语言模型的优势不是通过说话就能达成需求吗？怎么又开始需要编程了？技术在倒退吗？
在当今AI技术迅猛发展的背景下，大语言模型（LLM）的评估问题已成为一个不可忽视的挑战。传统的做法是直接采用最强大的模型（如GPT-4）进行评估，这就像让最高法院的大法官直接处理所有交通违章案件一样，既不经济也不一定总能保证公正。
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。
模型安全和可靠性、系统整合和互操作性、用户交互和认证…… 当“多模态”“跨模态”成为不可阻挡的AI趋势时，多模态场景下的安全挑战尤其应当引发产学研各界的注意。
随着当前大语言模型的广泛应用和推理时扩展的新范式的崛起，如何实现高效的大规模推理成为了一个巨大挑战。特别是在语言模型的推理阶段，传统注意力机制中的键值缓存（KV Cache）会随着批处理大小和序列长度线性增长，俨然成为制约大语言模型规模化应用和推理时扩展的「内存杀手」。
在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出惊人的能力。然而，当面对需要复杂推理的任务时，即使是最先进的开源模型也往往难以保持稳定的表现。现有的模型集成方法，无论是在词元层面还是输出层面的集成，都未能有效解决这一挑战。
开源模型上下文窗口卷到超长，达400万token！ 刚刚，“大模型六小强”之一MiniMax开源最新模型—— MiniMax-01系列，包含两个模型：基础语言模型MiniMax-Text-01、视觉多模态模型MiniMax-VL-01。
