大型语言模型
-
日本Sakana AI推出TreeQuest:多模型团队协作,效能超越单体大型语言模型30%
在人工智能领域,团队合作的力量正逐渐显现其无与伦比的优势。日本Sakana AI实验室最近推出了一项名为TreeQuest的创新技术,该技术能够让多个大型语言模型(LLM)在同一任…
-
提示操作(Prompt Ops)的崛起:应对不良输入与上下文膨胀带来的AI隐性成本
在当今人工智能(AI)领域,大型语言模型(LLMs)正日益展现出其强大的处理能力和推理智慧。然而,随着这些模型复杂度的提升,它们对于输入的要求以及生成的输出也随之增加,这无疑给计算…
-
沃尔玛AI工厂:加速应用部署,重塑企业AI战略
沃尔玛并没有选择购买现成的企业AI解决方案,而是选择在自己的内部AI工厂中创建这些解决方案。这家零售巨头的Element平台以其惊人的速度开发AI应用,彻底颠覆了传统的软件开发模式…
-
麻省理工学院推出新框架:让AI模型实现自我教学
麻省理工学院(MIT)的研究人员近日开发了一种名为“自我适应语言模型”(SEAL)的框架,该框架能够使大型语言模型(LLM)通过不断更新其内部参数,实现持续学习和适应。SEAL框架…
-
从指令混乱到清晰:如何构建强健的AI编排层
在当今时代,AI代理似乎已成为一种必然趋势。大多数企业已经在使用至少一种AI应用,并可能已经部署了至少一个代理系统,同时计划在未来试点多个代理协同工作流程。然而,在如此众多的AI应…
-
大型语言模型为何会跳过指令?如何解决这一问题?
在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)已成为不可或缺的工具,它们广泛应用于聊天机器人、内容创作、编程辅助等多个场景。然而,用户在使用这些模型时经常遇到一个问题:LLMs有时会跳过…
-
大型语言模型为何在简单谜题上过度思考,却在难题上放弃?
在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的崛起无疑为众多应用场景带来了革命性的变化。然而,这些模型在解决谜题时的行为却引发了一些有趣且值得深入探讨的现象:它们往往会在简单谜题上过度…
-
牛津医学研究强调聊天机器人测试中缺失的一环:人类参与
近年来,大型语言模型(LLMs)在医疗领域的应用引发了广泛关注。从GPT-4在医学执照考试中的出色表现,到LLMs在医疗咨询方面的潜力,这些模型似乎正逐步改变医疗行业的面貌。然而,…
-
GPT架构之外:谷歌扩散方法如何重塑大型语言模型部署
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的演进一直是技术革新的前沿阵地。近期,谷歌DeepMind推出的Gemini Diffusion模型,以其独特的扩散方法,为LLM的部署开辟了…
-
人工智能重塑企业搜索:超越关键词的未来
在当今人工智能(AI)技术日新月异的时代背景下,“搜索”的定义正经历着前所未有的深刻变革。它不再局限于简单的关键词匹配,而是向着理解和推理数据、以对话界面展现,并最终使自主AI代理…