生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式 AI）是 AI 的一种形式，可以生成从论文到视频等任何东西，协助人类处理信息和数据。生成式人工智能的引入，特别是 ChatGPT 等「大型语言模型」（LLM） 聊天机器人的引入，使得许多人预测这项新技术将改变现有的教育模式。
在开源社区中把GPT-4+Dall·E 3能⼒整合起来的模型该有多强？
刷爆多模态任务榜单，超强视觉语言模型Mini-Gemini来了！ 效果堪称是开源社区版的GPT-4+DALL-E 3王炸组合。
近，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用，并提出了一个全新的视角
为解决大模型（LLMs）在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题，本文作者提出了一种新型架构：Infini-Transformer，它可以在有限内存条件下，让基于Transformer的大语言模型（LLMs）高效处理无限长的输入序列。实验结果表明：Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型，内存最高可节约114倍。
大语言模型的效率，正在被这家「清华系」创业公司发展到新高度。
大语言模型（LLM），通过在海量数据集上的训练，展现了超强的多任务学习、通用世界知识目标规划以及推理能力
近日，来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯 AI Lab 的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型（LLM）上的可用性综述，提出了 「Usable XAI」 的概念，并探讨了 10 种在大模型时代提高 XAI 实际应用价值的策略。
大语言模型潜力被激发—— 无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测，超越一切传统时序模型。
近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
