最近 ACL 2024 论文放榜，扫了下，SMoE（稀疏混合专家）的论文不算多，这里就仔细梳理一下，包括动机、方法、有趣的发现，方便大家不看论文也能了解的七七八八，剩下只需要感兴趣再看就好。
敲响警钟还是走向封闭？
本届 ACL 大会，投稿者「收获满满」。
【新智元导读】一年一度NLP顶会ACL揭晓了最终获奖论文。今年，共有7篇论文荣获最佳论文，时间检验奖颁给斯坦福GloVe、康奈尔大学相似性度量。另外，还有最佳主题奖、最佳社会影响力奖、最佳资源奖、领域主席奖，以及杰出论文奖。
最近ACL 2024 论文放榜，扫了下，SMoE（稀疏混合专家）的论文不算多，这里就仔细梳理一下，包括动机、方法、有趣的发现，方便大家不看论文也能了解的七七八八，剩下只需要感兴趣再看就好。
在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
地球是平的吗？ 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来，现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是，你有没有想过，如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了，会发生什么？ 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现，他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下，非常自信地做出「地球是平的」这一判断。
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
当前大语言模型（LLM）的评估方法受到数据污染问题的影响，导致评估结果被高估，无法准确反映模型的真实能力。北京大学等提出的KIEval框架，通过知识基础的交互式评估，克服了数据污染的影响，更全面地评估了模型在知识理解和应用方面的能力。
最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。
