最近，GitHub上出现了一个名为LLM4Decompile的项目，该项目利用大型语言模型来尝试还原二进制代码。这种方法的出现，可能对程序员在调试和理解已有软件方面带来革命性的变化。传统的反编译方法通常只能将机器码转换...

苹果公司的研究团队近期在人工智能领域实现了创新性进展，他们开发出了一种能够在文本和图像上同时训练大型语言模型的方法。这一成就推动了多模态AI任务在性能上的显著提升，达到了艺术级水平。所谓多模态AI，指的是...

kapa.ai近期发布了针对LLMs（大型语言模型）的技术文档结构优化建议。该建议强调了清晰的文档层级结构、按子产品细分内容、包含故障排除常见问题解答、嵌入独立完整的代码片段以及建立社区论坛的重要性。这些建议旨...

本文详细介绍了Lamini公司在AMD GPU上进行大型语言模型训练的技术架构。这包括了他们所使用的调度程序、模型训练技术以及其他相关技术细节。Lamini的技术团队选择了AMD GPU作为硬件加速平台，以优化模型训练的性能和...

人工智能控制界面（AICI）使您能够构建控制器，以实时约束和指导大型语言模型的输出。通过AICI，用户可以使用自己的约束条件或限制来约束模型的输出，同时还可以通过实时反馈来调整约束条件，从而实现更好的模型输出...

Covariant推出了RFM-1，旨在通过利用其Brain AI平台的大规模数据收集，为机器人语言构建大型语言模型，提高机器人在各行业的决策和交互能力。这将彻底改变机器人的行业应用，为机器人开启新的聊天界面。ChatGPT将有...

来自不同厂商的四款新模型正在挑战GPT-4长期以来的顶尖大型语言模型的地位，展示了能力和应用方面的不断进步，但它们都没有公开许可证或透明地公开其训练数据。

本文介绍了元启发式算法，这是一种强大的工具，可用于改善大型语言模型中的prompt学习。元启发式算法是一组多样化的超过100种离散优化方法，可以大大提高大型语言模型的效率和性能。

Co-LLM推出了一种新方法，可以让大型语言模型协作，逐标记生成文本。这种策略允许模型利用其独特的优势和专业知识来完成各种任务，从而在遵循指令、特定领域问题和推理挑战等方面提高性能。

Anthropic发布的Claude 3是一个大型语言模型，可与GPT-4相媲美，它不仅在基准测试中表现出色，而且在交互质量上独具人类特色，具有创造性和自然性，使其成为AI与作家创意合作能力的重大进展。