研究人员使用预训练大型语言模型（LLMs）的嵌入向量和离线强化学习，提出了一种为多机器人团队开发导航策略的方法。实验结果显示，这些策略对未见指令具有很好的泛化能力，并且生成的低延迟控制策略可以直接部署到真实机器人上。

本文综述了使用大规模网络挖掘语料库预训练大型语言模型（LLMs）所面临的挑战，包括噪声、内容重复、低质量或错误信息、偏见以及在网络挖掘语料库中包含敏感或个人信息等。解决这些问题对于开发准确、可靠和符合伦理责任的语言模型至关重要。通过对当前的数据清理、预处理、偏见检测和缓解方法进行检视，我们强调现有方法的不足之处，并提出未来研究的方向。我们的讨论旨在推动发展更复杂和符合伦理责任的LLMs的进步。

预训练大型语言模型在上下文少例学习方面表现出非凡能力。最近的发展是使用对每个输入查询量身定制的示例进行检索，提高了学习效率和可伸缩性。该研究对检索模型、训练程序和推理算法的设计选择进行了讨论和比较。

预训练大型语言模型在上下文少例学习方面表现出非凡能力。最近的发展是使用对每个输入查询量身定制的示例进行检索，提高了学习效率和可伸缩性。对检索式少例学习领域的研究进行了广泛概述回顾，讨论了不同设计选择。

预训练大型语言模型在上下文少例学习方面表现出非凡能力。最近的发展是使用对每个输入查询量身定制的示例进行检索，提高了学习效率和可伸缩性。对检索式少例学习领域的研究进行了广泛概述回顾，讨论了不同设计选择。

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研究人员通过对比两个预训练大型语言模型的得分，提出了一种新的 LLM 检测器 Binoculars，能够准确地发现机器生成的文本。Binoculars 在多种文档类型和情况下进行了全面评估，能够以低误报率检测到 ChatGPT 生成的文本。