该研究主要探讨了大语言模型的全局剪枝方法，旨在提高预训练语言模型的效率。该成果的发表为大模型的剪枝与优化研究提供了新的视角，并在相关领域具有重要的应用潜力。
随着大规模语言模型的快速发展，如 GPT、Claude 等，LLM 通过预训练海量的文本数据展现了惊人的语言生成能力。然而，即便如此，LLM 仍然存在生成不当或偏离预期的结果。这种现象在推理过程中尤为突出，常常导致不准确、不符合语境或不合伦理的回答。为了解决这一问题，学术界和工业界提出了一系列对齐（Alignment）技术，旨在优化模型的输出，使其更加符合人类的价值观和期望。
通用机器人模型，目前最大的障碍便是「异构性」。
在医疗领域中，大语言模型已经有了广泛的研究。然而，这些进展主要依赖于英语的基座模型，并受制于缺乏多语言医疗专业数据的限制，导致当前的医疗大模型在处理非英语问题时效果不佳。
GPT-4o 读万卷书，「o1」行万里路。
DeepMind最近的研究提出了一种新框架AligNet，通过模拟人类判断来训练教师模型，并将类人结构迁移到预训练的视觉基础模型中，从而提高模型在多种任务上的表现，增强了模型的泛化性和鲁棒性，为实现更类人的人工智能系统铺平了道路。
近日，上海交通大学、上海人工智能实验室和上海交通大学附属瑞金医院联合团队发布基于异常检测预训练的心电长尾诊断模型。
近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题，跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性，通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力，且在泛化能力上符合Scaling Law。
AI 技术在辅助抗体设计方面取得了巨大进步。然而，抗体设计仍然严重依赖于从血清中分离抗原特异性抗体，这是一个资源密集且耗时的过程。
