谷歌作为全球领先的科技公司，在 AI 领域拥有深厚的积累和卓越的创新能力，在谷歌眼里，生成式 AI 带来了哪些机会？Google AI 是如何在谷歌产品中落地的？Google Cloud 提供了一系列工具和平台，如何帮助开发者构建和部署自己的专属 LLM 和 Agent？负责任的 AI 为企业带来哪些价值？
计算机程序可以生成很像真随机的「伪随机数」，而LLM表示，干脆不装了，我就有自己最喜欢的数。
近日，首个多模态LLM视频分析综合评估基准Video-MME诞生！在这场全新的考试中，Gemini 1.5 Pro一路遥遥领先，谷歌首席科学家Jeff Dean更是愉快地连续转了3次推。
本文关注OpenAI近期的两次收购，从这两次收购背后，试图拼起OpenAI设计“未来操作系统--LLMOS”的巨大蓝图。
上下文学习 (in-context learning, 简写为 ICL) 已经在很多 LLM 有关的应用中展现了强大的能力，但是对其理论的分析仍然比较有限。人们依然试图理解为什么基于 Transformer 架构的 LLM 可以展现出 ICL 的能力。
一直以来大模型欺骗人类，早已不是什么新鲜事了。可是，最新研究竟发现，未经明确训练的LLM不仅会阿谀奉承，甚至入侵自己系统修改代码获得奖励。最恐怖的是，这种泛化的能力根本无法根除。
近日，LeCun和谢赛宁等大佬，共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型，同时全面开源了模型权重、代码、数据集，以及详细的指令微调和评估方法。
很多人认为智能体（agent）是生成式人工智能的未来趋势。但对于智能体应该如何发展大家却看法不一。基于简单的链式流程的智能体还不够灵活或强大，没有真正利用好 LLM 范式，而完全自主的智能体往往又会失效，没法用。在二者之间找到平衡的“金凤花”智能体正赢得青睐。
大模型推理速度提升50%以上，还能保证少样本学习性能！
618卷进大模型，谁是真正的赢家
