一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎，致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
LangExtract 是一个 Python 库，利用大型语言模型（LLMs）从非结构化文本中提取结构化信息，基于用户定义的指令。它可以处理临床笔记或报告等材料，识别并组织关键细节，同时确保提取的数据与源文本对应。
视频大型语言模型（Video LLMs）的发展日新月异，它们似乎能够精准描述视频内容、准确的回答相关问题，展现出足以乱真的人类级理解力。
近年来，大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中展现出惊人的能力，这在很大程度上得益于过程级奖励模型（PRMs）的赋能。PRMs 作为 LLMs 进行多步推理和决策的关键「幕后功臣」，负责评估推理过程的每一步，以引导模型的学习方向。
复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。
扩散语言模型（Diffusion-based LLMs，简称 dLLMs）以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性，成为一个重要的发展方向。
大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文本理解与生成能力，能够快速读取医学文献、解读病历记录，甚至基于患者表述生成初步诊断建议，有效辅助医生提升诊断的准确性与效率。
多模态大模型崛起，安全问题紧随其后 近年来，大语言模型（LLMs）的突破式进展，催生了视觉语言大模型（LVLMs）的快速兴起，代表作如 GPT-4V、LLaVA 等。
现有视频异常检测（Video Anomaly Detection, VAD）方法中，有监督方法依赖大量领域内训练数据，对未见过的异常场景泛化能力薄弱；而无需训练的方法虽借助大语言模型（LLMs）的世界知识实现检测，但存在细粒度视觉时序定位不足、事件理解不连贯、模型参数冗余等问题。
反思技术因其简单性和有效性受到了广泛的研究和应用，具体表现为在大语言模型遇到障碍或困难时，提示其“再想一下”，可以显著提升性能 [1]。然而，2024 年谷歌 DeepMind 的研究人员在一项研究中指出，大模型其实分不清对与错，如果不是仅仅提示模型反思那些它回答错误的问题，这样的提示策略反而可能让模型更倾向于把回答正确的答案改错 [2]。
