在人工智能快速发展的今天，大型语言模型（LLM）在各类任务中展现出惊人的能力。然而，当面对需要复杂推理的任务时，即使是最先进的开源模型也往往难以保持稳定的表现。现有的模型集成方法，无论是在词元层面还是输出层面的集成，都未能有效解决这一挑战。
Sakana AI发布了Transformer²新方法，通过奇异值微调和权重自适应策略，提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA；即便是从未见过的任务，比如MATH、HumanEval和ARC-Challenge等，性能也都取得了提升。
自适应 LLM 反映了神经科学和计算生物学中一个公认的原理，即大脑根据当前任务激活特定区域，并动态重组其功能网络以响应不断变化的任务需求。
AI大模型正从仅会聊天的LLM进化为能够执行任务的大型行动模型LAM。它不仅能理解用户的指令，还能在软件环境中自主执行任务。
Nature子刊近日发布了一项研究，针对学术写作中大模型的使用。他们发现，那些了解LLM以及大模型相关技术的受访者有更多的发表文章数量。
在软件开发过程中，测试用例的生成一直是一个既重要又耗时的环节。近年来，大型语言模型（LLM）在这一领域展现出了巨大的潜力。然而，实践表明，即使是同一个提示词（Prompt），在不同的LLM上也会产生截然不同的效果。
在多模态大语言模型（MLLMs）的发展中，视觉 - 语言连接器作为将视觉特征映射到 LLM 语言空间的关键组件，起到了桥梁作用。
LLM会把编程淘汰吗？近日，哥本哈根大学的计算机教授，通过分析计算理论中的定理所施加的基本限制，得出结论：距离编程的终结还远得很。
发表于昨天的论文《Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants》对于科研界具有划时代意义，过去几周才能完成的科研任务现在仅需20分钟到一两个小时左右（不同LLM），花费2-13个美金的Token即可完成！
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题，并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说：这种方法利用外部知识来增强模型的能力，从外部资源中检索您实际需要的信息。
