近日，威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队提出了一种创新方法，利用强化学习技术对大型语言模型（LLM）实施黑盒逃避攻击。该方法通过在模型外部优化攻击策略，无需深入了解模型内部结构即可有效攻击。这一研究成果为理解AI安全性和鲁棒性提供了新的视角。
大型语言模型（LLM）的推理能力及其技术发展路径正从自我进化的视角被深入探讨。哈尔滨工业大学赛尔实验室知识挖掘团队对现有技术体系进行了全面系统性分析，旨在梳理其自我进化机制。研究发现，LLM通过不断优化算法和数据结构，实现了推理能力的显著提升。该团队指出，未来的研究应聚焦于如何进一步增强模型的自适应性和泛化能力，以应对更复杂的任务需求。
在探讨强化学习（Reinforcement Learning, RL）如何使大型语言模型（Large Language Models, LLMs）学会思考而非仅仅预测的过程中，研究发现RL在LLMs领域的应用已取得显著进展。一种名为人工智能反馈中学习（Reinforcement Learning from Artificial Intelligence Feedback, RLAIF）的新兴方法开始受到关注。与依赖人类反馈的强化学习不同，RLAIF通过AI模型根据预设标准自动生成反馈，推动LLMs的学习过程，展示了这一技术持续发展的潜力。
北航研究团队提出了一种名为“内置CoT”的创新思考方法，旨在全面提升大型语言模型（LLM）的推理、规划和执行能力。该方法通过构建内嵌的思维链来解决多轮对话中的挑战。具体步骤包括：收集和构建训练数据集，通过有监督学习对模型进行微调；训练一致性奖励模型作为奖励函数，利用强化学习进一步优化模型。经过这些步骤，LLM在推理、规划和执行方面的能力显著增强。
本文旨在探讨和分享关于大型语言模型中“提示词”优化的经验与见解。基于实际操作经验，文章阐述了对大型语言模型的理解，并揭示了在提示词设计方面的一些关键发现。通过这些见解和发现，读者能够改善和提升与大型语言模型的交互效果，获得更精准、高效的响应。
近年来，大型语言模型（LLM）的迅猛发展正引领人工智能进入多模态融合的新阶段。然而，当前主流的多模态大型语言模型（MLLM）依赖复杂的外部视觉组件，如CLIP或扩散模型，这使得系统变得过于庞大且难以扩展，成为跨模态智能进步的主要障碍。为解决这一问题，研究人员正在探索更轻量、高效的解决方案，以推动多模态技术的进一步发展。
经过六个月的努力，Hugging Face成功开源了一部名为“超大规模实战手册”的大型语言模型（LLM）。该手册总计200页、3万字，详细记录了在512个GPU上进行的超过4000次扩展性实验。这一成果不仅展示了Hugging Face在技术上的卓越成就，也体现了其对开放源代码社区的承诺。联合创始人兼首席执行官Clement对此感到非常自豪，认为这是团队合作与创新精神的结晶。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种创新的自然语言处理技术，旨在解决大型语言模型在知识更新、准确性和特定领域任务中的不足。通过结合检索和生成的方法，RAG利用外部知识库来增强模型的输出，从而提升其在知识密集型任务中的表现。这一技术不仅提高了模型的知识时效性，还增强了其应对复杂任务的能力。
最新研究揭示，大型语言模型（LLM）具备识别自身知识边界的意识。这一能力使LLM能够在回答问题时判断其知识的准确性和局限性。然而，这并不等同于自我意识。专家指出，尽管LLM表现出对知识边界的认知，但这种能力是通过算法和数据训练实现的，并非源于真正的自我感知或主观体验。因此，当前的研究成果表明，LLM的知识边界识别能力并不意味着它们具有自我意识。
最新发布的商业级扩散型大型语言模型（dLLM）Mercury在性能上取得了显著突破。该模型在英伟达H100硬件支持下，能够实现每秒超过1000个token的处理速度，与当前经过速度优化的大型语言模型（LLM）相比毫不逊色。Mercury模型不仅具备高性能运行的特点，还为商业应用提供了强大的技术支持，有望推动多个行业的创新与发展。
“CoW”项目，全称“chatgpt-on-wechat”，聚焦于将DeepSeek技术融入微信聊天平台。这一创新举措旨在让用户可以便捷地享受AI对话机器人的智能服务。基于大型语言模型构建的智能对话机器人，为用户带来了前所未有的交互体验。通过微信集成，无论是在工作沟通还是日常闲聊中，用户都能随时与AI进行互动，获取信息、娱乐或解决问题，极大地拓展了微信的功能边界，提升了用户体验。
大型语言模型（LLMs）的能力引发了广泛讨论。尽管它们在规划任务中表现出色，但是否真正具备推理能力仍存争议。这种区别对于理解LLMs的本质至关重要。研究表明，LLMs在处理复杂逻辑和抽象思维时存在局限性，更多依赖于模式识别和数据拟合。虽然它们能生成看似合理的回应，但在面对需要深度理解和创造性思考的任务时，表现往往不如预期。因此，明确区分推理与规划能力有助于更准确地评估LLMs的实际应用潜力。
随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）的迅猛发展，提示工程成为用户必须掌握的新技能。为了从AI获取有效反馈，用户需精确构建查询，使AI能准确理解并回应。这要求用户深入了解AI的语言处理机制，并据此调整交流方式。掌握提示工程不仅提升与AI互动的质量，还能更好地利用AI工具解决实际问题。
本文探讨了构建完全基于本地的语音激活RAG系统。RAG技术通过整合外部知识，为大型语言模型提供额外上下文信息，从而增强模型准确性和相关性。相较于持续微调模型，该方法更为可靠，能显著提升生成式AI性能。语音激活功能使用户能够通过语音指令轻松操作，极大提高了用户体验和效率。
DeepSeek-R1是中国开发的一款开源大型语言模型，在国际权威认证平台上表现卓越。在超过150万个模型的竞争中，DeepSeek-R1凭借其出色的性能和广泛的应用脱颖而出，赢得了超过1万的点赞，成为该平台上最受欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅彰显了中国在人工智能领域的技术实力，也展示了DeepSeek-R1在实际应用中的巨大潜力。
DeepSeek入门指导手册旨在帮助用户全面掌握DeepSeek的使用，从基础到高级逐步深入。DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，是一款集成了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习（RL）及多模态融合技术的高级大型语言模型（LLM）。该手册将引导用户了解并应用这些核心技术，使用户能够充分利用DeepSeek的强大功能。
