关键词: AI数学,MUSTARD,LLM,大模型, LLMs

近年来，大型语言模型（LLM）在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程，因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑， 但仍然面临着重要的挑战。

关键词: LLM,LLMs,大语言模型,图的语言,GraphOA

图是组织信息的一种有用方式，但LLMs主要是在常规文本上训练的。谷歌团队找到一种将图转换为LLMs可以理解的格式的方法，显著提高LLMs在图形问题上超过60%的准确性。

关键词: StepCoder框架,编译器,强化学校,LLMs,模型训练

StepCoder将长序列代码生成任务分解为代码完成子任务课程来缓解强化学习探索难题，对未执行的代码段以细粒度优化；还开源了可用于强化学习训练的APPS+数据集。

关键词: WebVoyager,多模态,LLMs,LLM

借助强大多模态模型，开创全新的网络智能体 Hongliang He1,3∗, Wenlin Yao2, Kaixin Ma2, Wenhao Yu2, Yong Dai2, Hongming Zhang2, Zhenzhong Lan3, Dong Yu2 1 浙江大学，2 腾讯 AI 实验室，3 西湖大学

关键词: 大模型,大模型文本水印,模型训练,LLMs

本文介绍首个大模型时代下的文本水印综述，由清华、港中文、港科广、UIC、北邮联合发布，全面阐述了大模型时代下文本水印技术的算法类别与设计、评估角度与指标、实际应用场景，同时深入探讨了相关研究当前面临的挑战以及未来发展的方向，探索文本水印领域的前沿趋势。

关键词: RAG,LangChain,LLMs

做所有的工作之前，想好如何评估结果、制定好北极星指标至关重要!!! Ragas把 RAG 系统的评估指标拆分为三个维度如下，这可不是 Benz 的标...

关键词: RAG,检索增强.LLMs

同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对 RAG 进行了全面梳理。这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。

关键词: LLMs,大模型,模型压缩

大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。

关键词: LLMs,Chameleon,Tool-Augmented

UCLA等机构研发的Chameleon框架，在AI界引起广泛关注，获得超过100次学术引用，AlphaSignal评选其为「周最佳论文」。

关键词: AI大模型,LLMs,AI

在深度学习时代，尤其是随着大型语言模型（LLMs）的出现，大多数研究人员的注意力都集中在追求新的最先进（SOTA）结果上，使得模型规模和计算复杂性不断增加。