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Nature:「人类亲吻难题」彻底难倒LLM，所有大模型全部失败！LLM根本不会推理，只是工具

最近，Nature上的一项研究，全面驳斥了LLM具有类人推理能力的说法。研究者设定的「人类亲吻难题」把7个大模型彻底绕晕。最终研究者表示，与其说LLM是科学理论，不如说它们更接近工具，比如广义导数。

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LLM 产品分析大模型

大语言模型：LLM的基本原理解读

本文讲述了大语言模型LLM的基本原理以及应用，仅供参考。

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LLM 发展历程基础知识

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AI「长脑子」了？LLM惊现「人类脑叶」结构并有数学代码分区，MIT大牛新作震惊学界！

Max Tegmark团队又出神作了！他们发现，LLM中居然存在人类大脑结构一样的脑叶分区，分为数学/代码、短文本、长篇科学论文等部分。这项重磅的研究揭示了：大脑构造并非人类独有，硅基生命也从属这一法则。

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LLM 大模型行业观察

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AI Agent实践分享：基于FAQ文档和LLM，从0-1搭建智能问答机器人~

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）正逐渐成为构建智能系统的核心。本文通过两个实践案例，详细阐述了如何从零开始，利用受限的FAQ文档和LLM能力，搭建一个智能问答机器人，供大家学习。

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AI Agent LLM 实操指南

AI人工智能

大模型「强崩溃」！Meta新作：合成数据有「剧毒」，1%即成LLM杀手

1%合成数据，就能让模型瞬间崩溃！来自Meta、NYU等机构团队证实，「微量」合成数据便让LLM弱不可堪。甚至，参数规模越大，模型崩溃越严重。

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LLM 大模型行业观察

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深度｜Andrej Karpathy 最新思考：小模型有巨大潜力，大模型用来处理多任务，AI 模型未来聚焦于处理重要信息的能力

在人工智能领域，Andrej Karpathy 的最新思考为我们提供了关于AI模型未来发展的深刻见解。他认为，虽然当前的大型模型非常强大，但未来的小型模型也具有巨大的潜力。通过模型蒸馏技术，我们可以将大型模型的能力压缩到更小的模型中，实现更高效的认知处理。

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LLM OpenAI 产品思考

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LLM 进化分岔口：多模态、成本、代码推理

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的进化正处在一个关键的分岔口，其中多模态能力、成本效率和代码推理能力是未来发展的三大核心方向。文章深入分析了OpenAI和Anthropic这两家在LLM领域处于领先地位的公司，它们在2024年的技术动态、产品发展和人才变动，揭示了它们在LLM进化路径上的不同选择和战略重点。

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LLM OpenAI 行业观察

LLM（‌大型语言模型）‌的范式转移正在由RL（‌强化学习）‌引领，‌带来全新的Scaling Law。‌传统上，‌LLM的发展依赖于模型规模、‌数据量和计算资源的扩展，‌而RL的引入为这一领域注入了新的活力。‌通过强化学习，‌LLM能够更好地适应复杂环境和任务，‌实现更精细化的控制和优化。‌这种范式转移不仅提升了LLM的性能，‌还为其应用开辟了新的可能性。‌随着RL与LLM的深度融合，‌我们有望见证一个更加智能、‌高效和适应性强的大型语言模型时代的到来。‌

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