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大模型在文本生成方面取得了卓越的成就，通过合适的prompt设计，往往可以使得生成结果符合特定的需求。但是为属性繁多的任务设计出合适的prompt是很困难的。一种解决方案是通过线性组合方式或者其变种将每个属性对应的模型在生成logits上进行融合。鉴于属性之间可能存在的冲突现象，这种方案无法保证模型的主属性不受其他模型的干扰。
事关路由LLM（Routing LLM），一项截至目前最全面的研究，来了——
终于到了适合跟大家介绍大模型的万能接口 MCP（Model Context Protocol）的时候了！
从自动驾驶、机器人导航，到AR/VR等前沿应用，SLAM都是离不开的核心技术之一。
在去年的 Sequoia Capital AI Ascent 2024 上，红杉的几位合伙人在活动期间提出观点：“GenAI 在客服领域已经初步找到了 PMF”。时隔一年，在大模型落地的产品形态逐渐从单纯的 ChatBot 进化为 Agent 的当下，企业级 AI 客服将会有更多落地机会和想象空间。
评估多模态AI模型的那些复杂测试，可能有一半都是“重复劳动”！
近年来，深度学习技术在自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域取得了突破性进展。然而，在现实场景中，传统单目标优化范式在应对多任务协同优化、资源约束以及安全性 - 公平性权衡等复杂需求时，逐渐暴露出其方法论的局限性。
多模态大模型虽然在视觉理解方面表现出色，但在需要深度数学推理的任务上往往力不从心，尤其是对于参数量较小的模型来说更是如此。
杰文斯悖论不是天然成立的。在AI的叙事中，要让算力用得越多，就要让算力变得更便宜，也要让AI更有用、好用。兑现杰文斯悖论已经成为了英伟达的命门，黄仁勋要在本届GTC上，让市场再次相信他。
刚刚！代码神器 Cursor 宣布推出全新模型 Claude 3.7 Max！简单来说就是Claude 3.7 的完全体形态抢先体验，号称能力远超以往，专为硬核开发者打造！一句话总结 Claude 3.7 Max： 更强、更快、更贵，专为解决复杂代码难题而生！