你是否想过在自己的设备上运行自己的大型语言模型（LLMs）或视觉语言模型（VLMs）？你可能有过这样的想法，但是一想到要从头开始设置、管理环境、下载正确的模型权重，以及你的设备是否能处理这些模型的不确定性，你可能就犹豫了。
视觉价值模型（VisVM）通过「推理时搜索」来提升多模态视觉语言模型的图像描述质量，减少幻觉现象。实验表明，VisVM能显著提高模型的视觉理解能力，并可通过自我训练进一步提升性能。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用已经渗透到创意写作的方方面面。
对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。然而，现有的基于迁移的对抗攻击由于需要大量迭代和复杂的方法结构，导致成本较高
在 2024 年底，探索通用人工智能（AGI）本质的 DeepSeek AI 公司开源了最新的混合专家（MoE）语言模型 DeepSeek-V3-Base。虽然，目前没有放出详细的模型卡，但官方开源了V3的技术文档PDF。
在大语言模型（LLM）蓬勃发展的今天，提示词工程（Prompt Engineering）已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
在当今迅速发展的人工智能时代，大语言模型（LLMs）在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而，随着其应用的广泛化，模型的安全性问题也引起了广泛关注。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
大语言模型能否解决传统大语言模型在大规模数值数据分析中的局限性问题，助力科学界大科学装置设计、高能物理领域科学计算？
语言模型的发展已很难有大的突破了。
