论文提出了一种RAG任务分类法，将用户查询分为四个级别，并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务，每个级别都有其独特的难点和解决方案，需要不同的技术和方法来优化性能。
谁是在线购物领域最强大模型？也有评测基准了。
如何解决模型生成幻觉一直是人工智能（AI）领域的一个悬而未解的问题。为了测量语言模型的事实正确性，近期 OpenAI 发布并开源了一个名为 SimpleQA 的评测集。而我们也同样一直在关注模型事实正确性这一领域，目前该领域存在数据过时、评测不准和覆盖不全等问题。例如现在大家广泛使用的知识评测集还是 CommonSenseQA、CMMLU 和 C-Eval 等选择题形式的评测集。
朋友们，想了解为什么同一模型会带来大量结果的不一致性吗？今天，我们来一起深入分析一下来自微软和麻省理工学院的一项重大发现——不同的Prompt格式如何显著影响LLM的输出精度。这些研究结果对于应用Prompt优化设计具有非常重要的应用价值。
近年来，代码语言模型（Language Models for Code，简称 CodeLMs）逐渐成为推动智能化软件开发的关键技术，应用场景涵盖智能代码生成与补全、漏洞检测与修复等。
探索数推分离，降低大模型成本，提高效率。
我们即将介绍的 AgileGen— 一种基于人机协作的敏捷生成式软件开发框架。
大模型在数学问题上的表现不佳，原因在于采取启发式算法进行数学运算的，通过定位到多层感知机（MLP）中的单个神经元，可以对进行数学运算的具体过程进行解释。
近期，围绕Scaling Law的讨论不绝于耳。
自我纠错（Self Correction）能力，传统上被视为人类特有的特征，正越来越多地在人工智能领域，尤其是大型语言模型（LLMs）中得到广泛应用，最近爆火的OpenAI o1模型[1]和Reflection 70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。
