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大规模语言模型（LLMs）已经在自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但它们在复杂推理任务上依旧面临挑战。推理任务通常需要模型具有跨越多个步骤的推理能力，这超出了LLMs在传统训练阶段的表现。
随着大语言模型（LLMs）在处理复杂任务中的广泛应用，高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令，模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而，获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此，如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据，成为了当前亟需解决的核心挑战。
近日，具身智能领域初创公司穹彻智能（Noematrix，上海穹彻智能科技有限公司）宣布完成累计数亿元人民币的天使轮和Pre-A轮两轮融资。
用AI模型从代码层面深度分析和防御恶意软件。
AI投资挑战大，硬件层与数据壁垒关键。
AI人才争夺战拉响！谷歌四大高管挖走了OpenAI前开发者关系负责人Logan Kilpatrick。他将AI Studio产品，并为Gemini API提供支持。网友纷纷看好谷歌。
近年来，人工智能发展迅速，尤其是像ChatGPT这样的基础大模型，在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色，能够为多种任务提供解决方案。
随着对Sora技术分析的展开，AI基础设施的重要性愈发凸显。
随着大语言模型（LLMs）在近年来取得显著进展，它们的能力日益增强，进而引发了一个关键的问题：如何确保他们与人类价值观对齐，从而避免潜在的社会负面影响？