​最近几年受益于巨大的参数规模和海量的训练语料，基于Transformer的大型语言模型（LLMs），如ChatGPT和LLaMA系列，在特定领域知识的生成和复杂推理任务中都表现出色的性能。此外，LLMs的能力随着参数规模的扩大而继续增强，给人们在通往AGI的道路上以无限遐想。然而，巨大的参数规模导致了模型需要巨大的存储和计算需求，这大大限制了LLMs的广泛应用和发展。量化技术通过将32位参数映射

你注意到，有一两个坏人的国籍特别引起你的注意，因为你还提到了其他一些不好的做法，但他们没有提到国籍。

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/11859244「草莓」即将上线，OpenAI新旗舰大模型曝光，代号「猎户座」本月初，OpenAI 创始人、CEO 山姆・奥特曼突然在 X 上发了一张照片，勾起了大家强烈的好奇心。「四个红草莓，其中还有一个未成熟的青色草莓，这不妥妥地是在说下一代 AI 大模型 GPT-5 要来了吗？」奥特曼在回应网友时也在暗示，惊喜马

该研究提出的模型 IMMA 由一个 Encoder 和一个 Decoder 组成。Encoder 的输入是一系列轨迹观测，输出是一个在隐空间内的交互关系图。Decoder 通过对推测出的关系图里面的信息进行传递和整合来生成对每个智能体未来轨迹的预测。下面 Figure 2 提供了模型示意图和进一步解释。

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/12772867拆解高复杂运筹问题的砖石，打破数据稀缺的瓶颈，中科大提出高质量运筹数据生成方法论文作者刘昊洋是中国科学技术大学 2023 级硕士生，师从王杰教授，主要的研究方向为强化学习与学习优化理论及方法。他曾在 NeurIPS、ICML 和 ICLR 等人工智能顶级会议上发表论文三篇，曾获中国科学技术大学黄渝纪念奖

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13115290新猜想：已诞生，被蒸馏成小模型来卖最近几个月，从各路媒体、AI 社区到广大网民都在关注 OpenAI 下一代大模型「GPT-5」的进展。我们都知道 OpenAI 在研究新模型，新模型可能遭遇了困难无法按计划推出，但如果有人说 GPT-5 已经在某个地方塑造世界了，你会怎么想？假设如下：OpenAI 已经

最近，来自多伦多大学、Snap Inc. 和 UCLA 的研究团队推出了全新的模型 ——Wonderland，它能够从单张图像生成高质量、广范围的 3D 场景，在单视图 3D 场景生成领域取得了突破性进展。Wonderland 的主要特点在于其精确的视角控制、卓越的场景生成质量、生成的高效性和广泛的适用性。Camera-guided 视频生成模型可以精确地遵循轨迹的条件，生成 3D-geometr

在训练过程中，我们随机提取语义标记序列的前缀部分作为提示，以利用语言模型的上下文学习能力。接着，根据 “圆的周长” 知识点，通过圆心角的大小为 90 度和 Mary 走过的路径长度的条件，计算出圆形花坛的周长，并求得圆形花坛的半径。最后，根据 “圆的面积” 知识点，通过求得的半径的条件，计算出圆形花坛的面积，至此完成题目的求解。并且如下图所示，为了缓解模型在解决问题过程中固有的问题，我们参考教材与

我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/13140661“尺度定律”之下，大模型除了要突破算力瓶颈，亦面临高质量数据即将“见底”难题。如何通过“通专融合”技术路径实现通用人工智能，正日益成为业内共识。1月15日，上海人工智能实验室对书生大模型进行重要版本升级，书生·浦语3.0（InternLM3）通过精炼数据框架，大幅提升了数据效率，并实现思维密度的跃升。仅

本文探讨了新颖的基于LLM的多智能体框架中潜在的知识传播风险。为此，本文针对LLM对世界知识认知的脆弱性提出了一种两阶段的攻击框架，通过说服性植入和编造知识植入，使得被操纵的智能体在没有外部提示的情况下能够自主在社区中传播知识，并改变其他智能体对特定知识的认知。这些发现揭露了当前基于LLM的多智能体社区对不可信知识的传播缺乏有效的防御机制。未来的工作可以从预防和检测两个阶段入手，利用提示工程或事实