Ai2和华盛顿大学联合Meta、CMU、斯坦福等机构发布了最新的OpenScholar系统，使用检索增强的方法帮助科学家进行文献搜索和文献综述工作，而且做到了数据、代码、模型权重的全方位开源。
如果给LLM做MBTI，会得到什么结果？UC伯克利的最新研究就发现，不同模型真的有自己独特的性格
各位大佬，激动人心的时刻到啦！Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP（模型上下文协议），有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点！它的目标是让前沿模型生成更好、更相关的响应。以后再也不用为每个数据源写定制的集成代码了，MCP 一个协议全搞定！
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
该项目由忆生科技联合香港大学、上海科技大学共同完成，是全球首个同时支持文本描述、图像、点云等多模态输入的计算机辅助设计（CAD）生成大模型。
Meta全新发布的基准Multi-IF涵盖八种语言、4501个三轮对话任务，全面揭示了当前LLM在复杂多轮、多语言场景中的挑战。所有模型在多轮对话中表现显著衰减，表现最佳的o1-preview模型在三轮对话的准确率从87.7%下降到70.7%；在非拉丁文字语言上，所有模型的表现显著弱于英语。
最近，Meta Gen AI 部门的数据科学总监 Rohit Patel 听到了你的心声。他用加法和乘法 —— 小学二年级的数学知识，深入浅出地解析了大模型的基础原理。
Hugging Face 上的模型数量已经超过了 100 万。但是几乎每个模型都是孤立的，难以与其它模型沟通。尽管有些研究者甚至娱乐播主试过让 LLM 互相交流，但所用的方法大都比较简单。
在当今人工智能迅猛发展的时代，大语言模型（LLMs）已成为众多AI应用的核心引擎。然而，来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。
我们对小型语言模型的增强方法、已存在的小模型、应用、与 LLMs 的协作、以及可信赖性方面进行了详细调查。
