最近的一项研究中，研究人员利用名为'Evil Geniuses'的虚拟团队测试了LLMs的安全性。他们发现这些人工智能代理对恶意攻击的鲁棒性较差，提供更复杂的回复，使不当回复更难以检测。

一家名为LLMify的初创公司正在推出一种新的方法来训练语言模型，他们将在没有预训练模型的情况下从零开始培训LLMs。该公司的创始人表示，这种方法可以提高模型的准确性和适用性，并加快训练时间。该公司已经引起了一...

近日，研究人员开发了一种名为Resonance RoPE的新技术，帮助LLMs更好地理解和生成比其原始训练序列更长的文本。这种方法在现有的Rotary Position Embedding（RoPE）系统上进行了改进，提高了模型在长文本上的性能，...

Dual Chunk Attention（DCA）扩展了大型语言模型（如Llama2 70B）的能力，使它们能够处理超过100k个令牌而无需额外的训练。它将注意力计算分解成块，增强了模型对短期和长期上下文的理解。

本文报道了对AI领域前沿公司的创始人的采访，涵盖了他们对AGI到来的看法，如何思考LLMs以及创始人在产品中如何处理AI的简单策略。

Visual Speech Recognition with Language Models（VSP-LLM）框架在视觉语音识别和翻译中引入了新的方法，通过集成LLMs来高效处理视频输入，通过去重嵌入视觉特征和使用低秩适配器进行成本效益训练。

ConceptMath是一种新的双语基准，用于测试LLMs在英语和中文的数学技能。它的独特之处在于它将数学问题分解为特定的概念，从而允许更详细地评估AI在数学上的优势和劣势。 这项技术将有助于开发更准确的AI模型，以应对...

这是一份关于使用LLMs进行注释的精选论文列表，LLMs是一种基于机器学习的语言模型，能够自动预测文本中的下一个单词或字符。使用LLMs进行注释可以提高注释的准确性和效率，目前在自然语言处理和计算机视觉领域被广泛...