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不管是编写和调试代码，还是通过函数调用来使用外部工具，又或是控制机器人，都免不了需要 LLM 生成结构化数据，也就是遵循某个特定格式（如 JSON、SQL 等）的数据。 但使用上下文无关语法（CFG）来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难，陈天奇团队提出了一种新的解决方案：XGrammar。
Ai2和华盛顿大学联合Meta、CMU、斯坦福等机构发布了最新的OpenScholar系统，使用检索增强的方法帮助科学家进行文献搜索和文献综述工作，而且做到了数据、代码、模型权重的全方位开源。
北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性模式，相比传统模型在多项任务中表现出色，同时降低了参数量和计算量，增强了对周期性特征的建模能力，应用潜力广泛。
各位大佬，激动人心的时刻到啦！Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP（模型上下文协议），有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点！它的目标是让前沿模型生成更好、更相关的响应。以后再也不用为每个数据源写定制的集成代码了，MCP 一个协议全搞定！
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
最近，Meta Gen AI 部门的数据科学总监 Rohit Patel 听到了你的心声。他用加法和乘法 —— 小学二年级的数学知识，深入浅出地解析了大模型的基础原理。
AI做Excel表，现在next level了—— 北大团队ChatExcel最新升级，一句话搞定线性分析，图表、文字总结全都有。
在机器学习领域，开发一个在未见过领域表现出色的通用智能体一直是长期目标之一。一种观点认为，在大量离线文本和视频数据上训练的大型 transformer 最终可以实现这一目标。
在智慧城市和大数据时代背景下，人类轨迹数据的分析对于交通优化、城市管理、物流配送等关键领域具有重要意义。然而，现有的轨迹相关模型往往受限于特定任务、区域依赖、轨迹数据规模和多样性困乏等问题，限制了模型的泛化能力和实际应用范围。
大模型不会照搬训练数据中的数学推理，回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。