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Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。
CoT只对数学、符号推理才起作用，其他的任务几乎没什么卵用！这是来自UT-Austin、霍普金斯、普林斯顿三大机构研究人员联手，分析了100+篇论文14类任务得出的结论。看来，CoT并非是所有大模型标配。
当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时，网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构；但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时，AI搜索引擎的未来是否值得再三思量？
大语言模型（LLM）的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化，本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
To CoT or not to CoT？
近期，浙大和 Salesforce 学者进一步发现：语言模型或许帮助有限，但是图像模型能够有效地迁移到时序预测领域。
这个小假期，让我感觉很崩溃的是，一项新的研究彻底打破了我们的幻想：LLM的幻觉问题不仅难以解决，而且 从根本上来说是无法100%完全消除的。
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OpenAI的研究科学家布朗（Noam Brown），这两天在他的自我介绍中，加上了一条：OpanAI o1的联合创始人。