一种新的研究方法通过在大型语言模型中引入物体标识符来改善对3D场景的理解并回答相关问题。该方法专注于识别和关联场景中的物体，在解释复杂的空间关系方面取得了有希望的结果，使得人工智能更加擅长这方面的任务。

DeepMind最近在自然杂志上发表了一篇名为FunSearch的论文，该论文使用LLM引导的函数搜索，寻找数学和计算机科学中的开放问题的解决方案。它解决了capset问题，并发现了迄今为止最大的capsets。FunSearch的算法可以在...

HyperRouter方法提高LLM训练效率。该方法通过动态调整路由器参数，进一步提高了大型语言模型训练的效率。

这项研究介绍了一种使用降阶建模压缩大型语言模型的方法，可以显著减少内存和时间限制，而无需高端硬件。由于大型语言模型在自然语言处理中的应用越来越广泛，因此压缩这些模型以提高计算效率变得尤为重要。研究人员...

FunSearch是一种人工智能系统，可以与特别训练的大型语言模型进行交互，创建生成数学问题解决方案的计算机程序。该系统会检查这些解决方案是否优于已知的解决方案，如果不是，它会向LLM提供反馈，以便下一轮改进。它...

KwaiAgents是一个先进的代理系统，使用大型语言模型来模仿人类认知技能。该系统可以应用于自然语言处理、语音识别等领域。KwaiAgents的开放源代码已经上传至GitHub平台，使得更多的研究人员可以参与到该项目中来。该...

近日，一款云原生的AI网关——BricksLLM，引起了广泛关注。这款使用Go语言编写的AI网关可以作为OpenAI的代理，并允许用户创建具有速率限制、成本限制和TTL的API密钥。BricksLLM是一个开源项目，可在GitHub上找到。它的...

Giskard是一个开源的测试框架，用于测试从表格到LLMs的机器学习模型。它通过检查模型的输出和真实值之间的差异来评估模型的性能。Giskard不仅可以测试模型的预测能力，还可以测量它的稳定性、可解释性和鲁棒性。Gisk...