最近，Anthropic的研究者发现：一旦我们教会LLM学会骗人，就很难纠正它了。它会在训练过程中表现得「人畜无害」，随后神不知鬼不觉地输出恶意代码！如果想要纠正它，它的欺骗行为只会更变本加厉。
最近，AI初创公司Anthropic的研究表明，一旦LLM学会了人类教授的欺骗行为，它们就会在训练和评估的过程中隐藏自己，并在使用时偷偷输出恶意代码、注入漏洞。
“耍心机”不再是人类的专利，大模型也学会了！经过特殊训练，它们就可以做到平时深藏不露，遇到关键词就毫无征兆地变坏。
字节&复旦大学多模态理解大模型来了：可以精确定位到视频中特定事件的发生时间。
世界上最快超算集群Frontier，用8%的GPU训练出了一个万亿级规模的大模型，而且是在AMD硬件平台之上完成。研究人员将训练的细节和克服的困难写成了一篇论文，展示了如何用非英伟达的生态完成大模型训练的技术框架和细节。
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。
LAMM (Language-Assisted Multi-Modal) 旨在建设面向开源学术社区的多模态指令微调及评测框架，其包括了高度优化的训练框架、全面的评测体系，支持多种视觉模态。
将LLM应用于基于智能体的仿真的动机是什么? 在环境感知、人类协调、行为生成和评估中的挑战有哪些?一文为你讲清。
不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。
22倍加速还不够，再来提升46%，而且方法直接开源！这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
