### 核心要点： - GitHub仓库Chain-Of-Thought-Hub旨在通过链式思考提示来测试大型语言模型的复杂推理能力。 - 该仓库提供了一系列链式思考提示，旨在测试模型在推理和推断方面的表现。 - 这些测试可以帮助研究人员...

### 新闻内容： 研究人员创建了一个名为Cola的基准测试，以测试和改进AI模型在组合推理方面的表现。他们发现，当前的AI模型在组合物体和它们的特征方面仍存在困难。而轻量级多模态适配器可以帮助模型更好地理解图像...

在自然语言处理中，大型语言模型的推理能力往往比小型模型更强。这种推理能力有助于解决困难的任务，并可能使语言模型成为下一代计算平台/操作系统的基础。通过代码训练、思维链提示和强化学习等技术，可以提高模型...

最近的OpenAI模型在一些有趣的基准测试中表现出色，包括因果发现和因果推理。我们知道相关性不等于因果关系，但是训练用于查找相关性的模型是否能够发现因果关系呢？这些模型似乎做得到！然而，它们也表现出令人惊讶...

以下是该新闻的核心内容： - Wonnx是一个全新的GPU加速ONNX推理运行时，它完全采用Rust编写，可用于Web应用程序。 - 比起其他推理运行时，Wonnx具有更高的性能和更低的延迟。 - Wonnx是一个开源项目，现在可以在Git...

## 新闻内容： - 自然语言作为编程语言的使用可以提高大型语言模型（LLM）在复杂任务中的性能。 - 学习编程（LP）方法使LLM可以从复杂任务数据集中学习自然语言程序，并使用它们指导推理，从而使AMPS数据集上的直接...

微软推出了一款名为Semantic Kernel (SK) 的轻量级SDK，可将人工智能大型语言模型（LLMs）与传统编程语言集成。这款创新型模型将自然语言语义功能、本地代码功能和基于嵌入式内存的功能融合在一起，以增强应用程序的...

以下是本次新技术发布的三个核心要点： - 实时物体检测一直是计算代价高昂的问题，而新的Real-Time Detection Transformer (RT-DETR)技术通过采用高效的混合编码器和IoU感知查询选择等优化策略，成功解决了这个问题...