在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕，主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型，并聘请了Mustafa Suleyman，并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
GitHub上一个开源项目彻底打破门槛：只需3块钱、2小时，普通人也能从零训练自己的语言模型！项目“MiniMind”上线即爆火，狂揽8.9k星标，技术圈直呼：“这才是AI民主化的未来！”
在大语言模型领域中，预训练 + 微调范式已经成为了部署各类下游应用的重要基础。在该框架下，通过使用搭低秩自适应（LoRA）方法的大模型参数高效微调（PEFT）技术，已经产生了大量针对特定任务、可重用的 LoRA 适配器。
随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
Scale AI 等提出的新基准再次暴露了大语言模型的弱点。
近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
中国初创企业DeepSeek（深度求索）开发的高性能、低成本生成式AI（人工智能）大规模语言模型（LLM）受到了全世界的关注。日本经济新闻（中文版：日经中文网）就如何评价该公司的最新AI模型、安全性方面的风险、以及对日本企业的影响等问题，采访了日本AI研究领域的第一人、东京大学教授松尾丰。
近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
最新大语言模型推理测试引众议，DeepSeek R1常常在提供错误答案前就“我放弃”了？？ Cursor刚刚参与了一项研究，他们基于NPR周日谜题挑战（The Sunday Puzzle），构建了一个包含近600个问题新基准测试。
