本文首先简单回顾了『等效交互可解释性理论体系』（20 篇 CCF-A 及 ICLR 论文），并在此基础上，严格推导并预测出神经网络在训练过程中其概念表征及其泛化性的动力学变化，即在某种程度上，我们可以解释在训练过程中神经网络在任意时间点的泛化性及其内在根因。
即使年轻的学术天才已成为当下AGI公司创始人的主流背景之一，2000年出生的杨丰瑜，还是年轻得让人意外。
明星AI独角兽Character.AI，核心团队被谷歌打包带走了。
残暴的欢愉，终将以残暴结束。 当盛宴开启之时，没人想到，大模型的淘汰赛，会来的如此之快。 火药味首先表现在创投市场。PitchBook 最新报告披露，相比2023年一季度，全球2024年一季度大模型融资额，从216.9亿美元增长到了258.7亿美元，但涉及的交易数量，却从 1909 笔下滑至1545笔——产业格局正迅速向强者收拢。
DeepMind最近被ICML 2024接收的一篇论文，完完全全暴露了他们背靠谷歌的「豪横」。一篇文章预估了这项研究所需的算力和成本，大概是Llama 3预训练的15%，耗费资金可达12.9M美元。
图文并茂的PDF长文档在日常生活中无处不在。过去人们通常使用OCR，layout detection等方法对PDF长文档进行解析。但随着多模态大模型的发展，PDF长文档的端到端阅读理解成为了可能。
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大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力，这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习（RLHF）。
GitHub 推出的全新功能「GitHub Models」将有望加快 AI 工程师时代的到来。
大语言模型 (LLM) 是如何解数学题的？是通过模板记忆，还是真的学会了推理思维？
