近日，来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯 AI Lab 的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型（LLM）上的可用性综述，提出了 「Usable XAI」 的概念，并探讨了 10 种在大模型时代提高 XAI 实际应用价值的策略。
大语言模型潜力被激发—— 无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测，超越一切传统时序模型。
近日，朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3：知识的 Scaling Laws》用海量实验（50,000 条任务，总计 4,200,000 GPU 小时）总结了 12 条定律，为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。
在社交活动中，大语言模型既可以是你的合作伙伴（partner），也可以成为你的导师（mentor）。在人类的社交活动中，为了更有效地在工作和生活中与他人沟通，需要一定的社交技能，比如解决冲突。
「Real men program in C.」 众所周知，大语言模型还在快速发展，应该有很多可以优化的地方。我用纯 C 语言来写，是不是能优化一大截？ 也许很多人开过这样的脑洞，现在有大佬实现了。
大语言模型的「逆转诅咒」，被解开了。近日，来自Meta FAIR的研究人员推出了反向训练大法，让模型从反方向上学到了事实之间的逻辑，终于改进了这个困扰人们已久的问题。
基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果，然而，Transformer 中自注意力带来的二次复杂度使得大模型的推理成本和内存占用十分巨大，特别是在长序列的场景中。
这是迄今为止最强大的开源大语言模型，超越了 Llama 2、Mistral 和马斯克刚刚开源的 Grok-1。
大连理工大学信息检索研究室在始智AI wisemodel.cn开源社区发布了司法大模型--太令(TaiLing)1.0版，“太令”是专门为司法领域定制的大语言模型，其训练基础是庞大的通用中文语料库，并结合了裁判文书、合同、司法考试材料以及司法问答等专业司法数据进行深度训练。
图是组织信息的一种有用方式，但LLMs主要是在常规文本上训练的。谷歌团队找到一种将图转换为LLMs可以理解的格式的方法，显著提高LLMs在图形问题上超过60%的准确性。
