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关键词: CHAI,LLM ,chatGPT

对模型参数量的迷信、执念也许可以放下了，混合多个小模型也是未来构造对话型 AI 的一个光明的方向。

关键词: LLM,CMU Catalyst,AI

近日，CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述，覆盖了 300 余篇相关论文，从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。

关键词: VideoPoet,LLM,AI视频

在 AI 领域，近年来各个子领域都逐渐向 transformer 架构靠拢，只有文生图和文生视频一直以 diffusion + u-net 结构作为主流方向。diffusion 有更公开可用的开源模型，消耗的计算资源也更少。

关键词: LLM,AGI,AI

进入现今的大模型 (LLM) 时代，又有研究者发现了左右互搏的精妙用法！近日，加利福尼亚大学洛杉矶分校的顾全全团队提出了一种新方法 SPIN（Self-Play Fine-Tuning），可不使用额外微调数据，仅靠自我博弈就能大幅提升 LLM 的能力。

关键词: 多模态大模型,MobileVLM,移动端模型

近日，美团、浙大等推出了能够在移动端部署的多模态大模型，包含了 LLM 基座训练、SFT、VLM 全流程。也许不久的将来，每个人都能方便、快捷、低成本的拥有属于自己的大模型。

关键词: 大模型,上下文限制,AI,LLM

作者重点关注了基于 Transformer 的 LLM 模型体系结构在从预训练到推理的所有阶段中优化长上下文能力的进展。

关键词: 大模型,LLM,GPT-4

大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。

关键词: LLM,科学chatGPT,ScienceAI,科学AI

ChatGPT 凭一己之力掀起了 AI 领域的热潮，火爆全球，似乎开启了第四次工业革命。

关键词: mPLUG-Owl,MLLM,SOTA

OpenAI GPT-4V 和 Google Gemini 都展现了非常强的多模态理解能力，推动了多模态大模型（MLLM）快速发展，MLLM 成为了现在业界最热的研究方向。

关键词: RLHF,LLM,LLM遗忘学习

随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM？这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下，对于 LLM 的安全可信部署至关重要。