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就在刚刚，Anthropic发现了大模型的惊人漏洞。经过256轮对话后，Claude 2逐渐被「灌醉」，开始疯狂越狱，帮人类造出炸弹！谁能想到，它的超长上下文，反而成了软肋。
大模型厂商在上下文长度上卷的不可开交之际，一项最新研究泼来了一盆冷水——Claude背后厂商Anthropic发现，随着窗口长度的不断增加，大模型的“越狱”现象开始死灰复燃。无论是闭源的GPT-4和Claude 2，还是开源的Llama2和Mistral，都未能幸免。
陈丹琦团队刚刚发布了一种新的LLM上下文窗口扩展方法：它仅用8k大小的token文档进行训练，就能将Llama-2窗口扩展至128k。
羊驼家族的“最强开源代码模型”，迎来了它的“超大杯”——就在今天凌晨，Meta宣布推出Code Llama的70B版本。
无需微调，只要四行代码就能让大模型窗口长度暴增，最高可增加3倍！而且是“即插即用”，理论上可以适配任意大模型，目前已在Mistral和Llama2上试验成功。
在图像理解领域，多模态大模型已经充分展示了其卓越的性能。然而，对于工作中经常需要处理的图表理解与生成任务，现有的多模态模型仍有进步的空间。
大语言模型「拍马屁」的问题到底要怎么解决？最近，LeCun转发了Meta发布的一篇论文，研究人员提出了新的方法，有效提升了LLM回答问题的事实性和客观性。我们一起来看一下吧。
小羊驼团队的新研究火了。他们开发了一种新的解码算法，可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍，进而加速LLM推理。