想象一下，你在一个陌生的房子里寻找合适的礼物盒包装泰迪熊，需要记住每个房间里的物品特征、位置关系，并根据反馈调整行动。
首个专为ALLMs（音频大语言模型）设计的多维度可信度评估基准来了。
人类的思维是非透明的，没有继承的记忆，因此需要通过语言交流的环境来学习。人类的知识传递长期依赖符号语言：从文字、数学公式到编程代码，我们通过符号系统将知识编码、解码。但这种方式存在天然瓶颈，比如信息冗余、效率低下等。
大语言模型（LLMs）作为由复杂算法和海量数据驱动的产物，会不会“无意中”学会了某些类似人类进化出来的行为模式？这听起来或许有些大胆，但背后的推理其实并不难理解：
随着大语言模型 (LLM) 的出现，扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此，无论是在工业界还是学术界，探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。
在过去的一周，这一方向的进展尤其丰富。有人发现，几篇关于「让 LLM（或智能体）学会自我训练」的论文在 arXiv 上集中出现，其中甚至包括受「哥德尔机」构想启发而提出的「达尔文哥德尔机」。或许，AI 模型的自我进化能力正在加速提升。
原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T再升级！微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，而占用内存和计算成本显著降低。
推理模型常常表现出类似自我反思的行为，但问题是——这些行为是否真的能有效探索新策略呢？
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
数据枯竭正成为AI发展的新瓶颈！CMU团队提出革命性方案SRT：让LLM实现无需人类标注的自我进化！SRT初期就能迭代提升数学与推理能力，甚至性能逼近传统强化学习的效果，揭示了其颠覆性潜力。
