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。
人工智能（AI）工具正在改变科学研究的方式。AlphaFold基本解决了蛋白质结构预测难题；DeepMD大大提高了分子模拟的效率和精度；而新兴的大型语言模型，如ChatGPT等，也正在科学研究领域开疆拓土。
多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据，从而指导其行为决策。近期，将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展，但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
大型语言模型（LLM）往往会追求更长的「上下文窗口」，但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值（catastrophic values）等问题，目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token
在对齐大型语言模型（LLM）与人类意图方面，最常用的方法必然是根据人类反馈的强化学习（RLHF）
虽然大型语言模型（LLM）在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能，但随之而来的幻觉，也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。
如今，大型语言模型（LLM）已经成为了我们生活中的好帮手
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式 AI）是 AI 的一种形式，可以生成从论文到视频等任何东西，协助人类处理信息和数据。生成式人工智能的引入，特别是 ChatGPT 等「大型语言模型」（LLM） 聊天机器人的引入，使得许多人预测这项新技术将改变现有的教育模式。
OpenAI的竞争对手Anthropic发现了一种称为"多样本越狱攻击"的漏洞，可以绕过大型语言模型的安全防护措施。这种攻击利用了模型的长上下文窗口，通过在提示中添加大量假对话来引导模型产生有害的反应。虽然已经采取了一些缓解措施，但该漏洞仍然存在。
