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本文介绍了一篇语言模型对齐研究的论文，由瑞士、英国、和法国的三所大学的博士生和 Google DeepMind 以及 Google Research 的研究人员合作完成。
来自浙江大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究者发表了他们关于「表格语言模型」（Tabular Language Model）的研究成果
随着大语言模型（LLM）的快速发展，其在文本生成、翻译、总结等任务中的应用日益广泛。如微软前段时间发布的Copilot+PC允许使用者利用生成式AI进行团队内部实时协同合作，通过内嵌大模型应用，文本内容可能会在多个专业团队内部快速流转，对此，为保证内容的高度专业性和传达效率，同时平衡内容追溯、保证文本质量的LLM水印方法显得极为重要。
Saprot在proteingym蛋白质突变预测任务公开基准榜（由牛津大学计算机与哈佛医学院设立）排名第一。相比，其他排名靠前的算法都是混合模型，专门针对突变任务设计，而Saprot不仅是单模型，而且是通用模型。
据AppleInsider 5月3日报道，苹果正在计划为其系统组件引入一系列AI增强功能，其中Safari、Messages、Mail、Spotlight Search和Siri将成为首批接受AI升级的应用。
AI的发展将终结人类学习外语的需求？
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。
模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术，其将模型权重与激活值量化至低 bit，以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言，模型量化显得更加重要。
作为图领域首个通用框架，OFA实现了训练单一GNN模型即可解决图领域内任意数据集、任意任务类型、任意场景的分类任务。
SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法，利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息，从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。