这篇文章讨论了《吉利根之岛》中关于读心术的哪一集。通过多个模型的回答，发现没有一个模型给出了正确答案。人工智能在选择数字时倾向于选择42的现象也被提到。作者指出，LLM并不像人们想象的那样对数据进行推理，它只会向流行的叙述或数据靠拢。文章还讨论了LLM的局限性和影响。

本文揭示了攻击者使用视觉对抗样本来影响与大型语言模型连接的用户资源的机密性和完整性的能力。研究发现，这些攻击可以以接近真实语法的方式操控语言模型调用工具，并保持与原始图像的高相似度。这些攻击对用户与语言模型之间的对话没有显著影响。

多模式大型语言模型在预测推理方面的能力尚未得到充分探索。研究者引入了一个新的基准测试，评估这些模型在不同情境下的预测推理能力。经过实验证实，这个基准测试可以揭示当前流行的多模式大型语言模型在预测推理任务中的优缺点。这个基准测试为多模式大型语言模型提供了一个标准化的评估框架，并促进了更先进的模型的发展。

我们提出了一种TrainerAgent系统，通过分析、规划和决策能力，以及四个代理的协作，优化用户定义的任务、输入数据和需求，获得满足要求的模型，并将其作为在线服务部署。该系统在效率和质量方面取得了显著进展。

Ollama是一个能够在本地部署和管理开源大言语模型的结构，简化了装置和装备细节。支撑各个平台，提供docker image。运转Ollama服务后，能够检查版本和运行指令。通过API接口，能够实现更多功能。运行大言语模型的指令为"ollama run"，可以下载并运行指定的模型。可以通过API接口进行交互。运行日志可以通过指令"journalctl -u ollama"查看。可以通过设置环境变量来指定局域网服务和GPU。大模型默认存储在不同操作系统的不同路径下，可以通过设置环境变量来修改存储路径。

Textfocals是一个写作支持工具，通过提供摘要、问题和建议来帮助用户反思和修订写作。初步用户研究表明，这种方法有助于用户发展想法，迎合修辞听众，并澄清写作。然而，研究也发现了与文档导航、提示工程和上下文管理相关的设计挑战。研究突出了AI支持的写作支持界面设计的广度。

基于现有多模态大型语言模型 (MLLMs) 在视觉问答评测方面的认知和推理能力，我们提出了一个新的 CFMM（Counterfactual MultiModal）基准测试，以系统评估 MLLMs 的反事实推理能力，发现现有 MLLMs 往往更加倾向于相信所见而忽视问题中提到的反事实前提，因此导致了不准确的回答，同时也表明现有 MLLMs 在逼近人类智能方面仍有较大提升空间，我们还探索了通过在未来提升 MLLMs 在 CFMM 上的表现来发展具备先进智能的 MLLMs 的潜在途径。

Groma 是一个多模式大型语言模型，具有以图像感知为基础的细粒度视觉理解能力。它能够执行区域级任务并将图像与文字进行关联，通过在图像中定位兴趣区域并将其编码成区域标记的方式实现。此外，Groma 还利用 GPT-4V 和视觉提示技术创建了一个视觉基准数据集，使其在基准测试中表现出优越的对话能力。

这是@rlancemartin 最近在几个聚会上关于在长上下文 LLM 时代使用 RAG 的讲座。随着上下文窗口增至超过 100 万 Token，很多人质疑 RAG 是否已经过时。我们结合几个最新的项目成果来分析这个问题。我们讨论了长上下文 LLM 在事实推理和信息检索方

Meta Llama 3是一种先进的开源语言模型，即将在各个平台上推出。它包括了新的信任和安全工具，并且性能得到了提升。该模型在各个行业中进行了测试，并且表现优于其他类似模型。Llama 3的开发主要关注模型架构、训练数据、扩展预训练和基于指令的微调。该模型取得了高性能，并且可以根据不同应用进行定制。负责任的部署策略和安全工具已经实施。Llama 3将在云服务和硬件平台上部署。由Llama 3驱动的Meta AI可用于各种应用。