在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
在当今人工智能迅猛发展的时代，大语言模型（LLMs）已成为众多AI应用的核心引擎。然而，来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。
微软和Google在同一天发布的最新财报，AI都作为云增长的重点，但却是截然不同的两种路径。
Glean可以把它想象成是企业内部的Google或ChatGPT，它是一个员工可以去提问的地方，而Glean会利用公司的知识来回答所有这些问题，无论这些知识存储在哪里，都会将其整合到一起。
ChatGPT上线搜索功能，挑战传统搜索引擎。 一早打开 ChatGPT，发现其于昨日深夜上线了一项新功能——搜索，这让不少 ChatGPT 深度用户感到惊喜。
Unbounded 是由 Google 研发的一个创新的角色模拟生成性无限游戏，它通过采用最新的生成模型技术，突破了传统视频游戏的局限。
国产大模型首次在国际最具挑战的“大模型竞技场”榜单上超过GPT-4o（5月版本），当零一万物的名字紧跟在OpenAI、Google之后，李开复却如是坦言。
吴恩达老师提出了一种反思翻译的大语言模型 (LLM) AI 翻译工作流程
尽管生成式人工智能（AI）正在改变全球内容生产的格局，但诸多严峻挑战也随之而来：如何准确识别由 AI 生成的内容并防止其被滥用，尤其是在文本生成领域，已成为困扰越来越多人的一大难题。
法律行业是 AI 落地的重要场景之一，全球范围内，已经出现了多家法律赛道的 AI 独角兽。OpenAI 和 Google 都投资的 Harvey，以及最近刚完成 F 轮融资的 Clio 都是其中的典型。
