在过去的几年中，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了突破性的进展。这些模型不仅能够理解复杂的语境，还能够生成连贯且逻辑严谨的文本。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力，在各个领域取得了巨大成功。
从前两年的百模大战到大语言模型 LLM（Large Language Model）的逐步落地应用，端侧AI始终是人工智能技术发展中至关重要的一环。 所谓的端侧AI，即用户在使用过程中不依赖云服务器，直接在终端设备本地使用AI服务。相比于ChatGPT4.0和最新推出的Llama3.1等依赖于云端接口的主流大语言模型，设备端边缘应用的紧凑模型有较强的私密性，也具有个性化操作和节省成本等诸多优势。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models，MLLMs）在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力，尽管如此，这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。
基于 ChatGPT、LLAMA、Vicuna [1, 2, 3] 等大语言模型（Large Language Models，LLMs）的强大理解、生成和推理能力
最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。
来自浙江大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究者发表了他们关于「表格语言模型」（Tabular Language Model）的研究成果
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）受到学术界和工业界的广泛关注，得益于其在各种语言生成任务上的出色表现，大语言模型推动了各种人工智能应用（例如ChatGPT、Copilot等）的发展。然而，大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制，对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。
在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计算资源，还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
《DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models》
