随着大语言模型（LLM）的发展，很多研究发现LLM能够展现出稳定的人格特质，模仿人类细微的情绪与认知模式，还能辅助各种各样的社会科学仿真实验，为教育心理学、社会心理学、文化心理学、临床心理学、心理咨询等诸多心理学研究领域，提供了新的研究思路。
刚刚，OpenAI超级对齐团队负责人官宣开源Transformer调试器。研究人员不用写代码，就能快速探索LLM的内部构造了！
GraphEdit方法可以有效地去除图网络中的噪声连接，还能从全局视角识别节点间的依赖关系，在不同的实验设置中都被验证为有效且稳健。
挖掘大模型固有的长文本理解能力，InfLLM在没有引入额外训练的情况下，利用一个外部记忆模块存储超长上下文信息，实现了上下文长度的扩展。
近年来，大语言模型（LLMs）由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明，适当的提示设计（prompt enginerring），例如思维链（Chain-of-Thoughts），可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
在人工智能领域，很少有像 Yann LeCun 这样的学者，在 65 岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。
在视频理解这一领域，尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展，展现出了较强的理解能力，但当它们面对电影级别的长视频时，却显得力不从心。因而，长视频的分析与理解，特别是对于长达数小时电影内容的理解，成为了当前的一个巨大挑战。
在 ChatGPT API 中，系统提示是一项很有亮点的功能，它允许开发人员控制 LLM 输出的「角色」，包括特殊规则和限制。系统提示中的命令比用户输入提示中的命令要有效得多，这让开发人员拥有了更大的发挥空间，而不是像现在使用 ChatGPT 网页应用程序和移动应用程序那样仅仅使用用户提示。
一家大模型初创公司从创立到训练出大模型，要克服怎样的难题？前谷歌科学家离职后创业一年，发文自述算力是训练大模型的难点。
3 月 6 日，田渊栋又一项研究出炉，这次，他们主攻 LLM 内存效率。除了田渊栋本人，还有来自加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校以及 CMU 的研究者。
