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大型语言模型
相关的文章：本列表汇集了关于大型语言模型的最新研究与应用，探讨其能力、挑战及未来发展方向，适合对人工智能感兴趣的读者。
LMEval aims to help AI researchers and developers compare the performance of different large language models. Designed to be accurate, multimodal, and easy to use, LMEval has already been used to...
LMEval是一个用于比较大型语言模型性能的工具，支持多种模型和多模态评估。它通过LiteLLM框架实现跨提供商兼容，优化评估效率，并使用Python编写。LMEval还提供可视化仪表板，帮助分析模型表现，评估模型的安全性和准确性。
This is a short story of how humans are still so much more capable of LLMs. Note that I'm not anti-AI or alike, you know it if you know me / follow me somewhere. I use LLMs routinely, like I did...
人类在解决复杂问题时仍优于大型语言模型（LLMs）。在处理Redis中的向量集时，作者遇到数据链接的互惠性问题，尝试多种优化方法。尽管LLMs提供了一些建议，最终的创新思路仍源于人类的创造力。
When developing a new large language model (LLM), choosing the right training data is critical. “What you train your model The post New Tools Help LLM Developers Choose Better Pre-Training Data...
选择合适的训练数据对大型语言模型（LLM）的开发至关重要。Ai2发布的DataDecide工具帮助开发者在小规模实验中做出更明智的数据选择，从而降低训练成本。研究表明，小模型能够准确预测大规模结果，优化数据选择可减少后期复杂调整的需求。
AI is no longer just about crunching numbers or completing tasks. We’re stepping into the age of agentic AI, where The post Self-Aware AI: Building Adaptive LLM Decision Agents appeared first on...
自我反思的代理AI系统正在改变人工智能领域。这些系统具备自主决策、记忆经验、分析表现和适应变化的能力，从而逐步提升效率。利用LangGraph和OpenAI等工具，构建能够独立学习和改进的智能代理，推动各行业的创新与发展。
Large language models (LLMs) are revolutionizing DevOps and DevSecOps approaches by simplifying complex tasks, such as code creation, log analysis, and vulnerability detection. In this article,...
大型语言模型（LLMs）正在改变DevOps和DevSecOps，通过简化代码生成、日志分析和漏洞检测等任务。它们利用监督和无监督学习分析大量数据，掌握语言结构和语境，提升文本生成和理解能力。LLMs在自动化、生产力和安全性方面发挥重要作用，但也面临数据隐私和准确性挑战。
Over the past few years, there has been considerable discussion about how AI might replace all our jobs. For a long time, I completely ignored the topic; most of it sounded like pure bu11SH1T. I...
近年来，关于人工智能是否会取代所有工作的讨论增多。尽管AI技术进步，但仍无法替代软件工程师。实验表明，AI生成的代码质量差，常出现错误，缺乏良好开发实践的理解。尽管AI在某些任务上有帮助，但复杂系统仍需人类参与。
Nos últimos anos, muito se tem discutido sobre como a IA pode acabar com nossos empregos. Por um bom tempo, ignorei esse papo, a maior parte parecia puro bu11SH1T. Eu já tinha estudado redes...
近年来，关于人工智能是否会取代工作岗位的讨论增多。尽管AI技术进步，但仍无法完全替代软件工程师。实验显示，AI生成的代码质量低，常出现错误，难以符合现代开发最佳实践。因此，AI在编程中的影响有限，距离完全替代人类工程师还有很长的路要走。
Large Language Models (LLMs) represent a significant leap forward in artificial intelligence, leveraging advanced deep learning algorithms to master the complexities of human language. These...
大型语言模型（LLMs）是人工智能的重要进展，利用深度学习算法理解和生成文本，广泛应用于自然语言处理、医疗、软件开发和内容创作等领域，提升效率和用户体验。
Long chain-of-thought (CoT) significantly enhances large language models' (LLM) reasoning capabilities. However, the extensive reasoning traces lead to inefficiencies and an increased...
长链推理提升了大型语言模型的推理能力，但效率低下且首次生成时间增加。我们提出了一种新训练方法，通过强化学习引导模型交替思考与回答多步问题。实验结果显示，该方法平均减少首次生成时间80%，并提高Pass@1准确率19.3%。
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