大语言模型

AI Agent智能代理如何快速变现

AI Agent，即人工智能代理，是一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体。它基于大语言模型，能够通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。 AI Agent的核心在于其自主性和自适应性，在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进。

近日，谷歌宣布其大语言模型（LLM）项目“Big Sleep”成功发现了一个SQLite数据库引擎中的内存安全漏洞，这是人工智能首次在真实软件中发现可利用的内存安全漏洞（且该漏洞无法通过传统的模糊测试检测到）。 AI首次发现内存安全漏洞谷歌的“Project Naptime”项目旨在评估LLM在进攻性安全研究方面的能力，后来该项目演变为“Big Sleep”，由谷歌Project Zero和DeepMind团队共同参与。 Big Sleep项目致力于探索AI在发现软件漏洞中的潜力，特别关注高危漏洞的检测与利用。

RAG新突破：块状注意力机制实现超低延迟检索增强

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北大对齐团队独家解读：OpenAI o1开启「后训练」时代强化学习新范式

讲座预约 | AI4S 的前世今生：大语言模型与提示学习在科技研发中的应用与潜力丨GAIR Live

尽管人工智能驱动科学研究（AI4S）是最近几年才逐步火热的一个话题，但在某些科研领域如生物信息学，早在上个世纪90年代，随着人类基因组计划的实施，生物信息学迎来了一个“数据大爆炸”的时代，从那时起，生物信息学领域研究者就开始尝试使用人工智能技术来助力科研工作，直至今天。在过去几年中，大模型技术作为人工智能的一个重要分支，已经从理论研究的深奥殿堂走向了实践应用的广阔天地，从实验室的封闭空间走向了我们日常生活的各个角落。在生物信息学、材料科学、药物发现等领域，大模型技术正在发挥着越来越重要的作用。

华为云发布医疗健康解决方案，盘古大模型赋能五大医药健康场景

8 月 10 日，华为云医药健康 AI 高峰论坛在海南博鳌拉开帷幕。华为云副总裁（战略与产业发展部总裁）黄瑾在会上表示，国家政策对生物医药持续加码，医药健康企业也纷纷增加科研创新投入，但与国际先进水平相比仍有差距，尤其是在创新药研发上。然而，国内人工智能的快速发展为医药健康提供了可以赶超的新契机。华为云副总裁（战略与产业发展部总裁）黄瑾“华为云拥有全栈自主的 AI 创新能力，我们希望和医药健康行业的客户一起努力，打造出中国自己的享誉国际的医药品牌，一起为人类健康谋福祉，推动中国医药健康产业发展。” 黄瑾表示。A

鸿蒙智行享界S9及全场景新品发布会，多款重磅新品齐发

不到 45 万的 D 级车，明天开始交付。

华为云用盘古大模型重塑服务，ModelArts Studio全面升级

6 月 21 日，华为开发者大会 2024 在东莞召开。在大会现场，华为发布了 HarmonyOS Next、盘古大模型 5.0 等方面的最新进展，也介绍了一系列 AI 先进技术的应用案例。在活动中，华为云 CTO 张宇昕表示：“华为云基于盘古大模型的能力，重塑一系列的云服务，打造 AI Native 的云，助力千行万业智能化。” 据介绍，华为云将盘古大模型和华为在产品研发、数据治理、安全防护、业务运维等各个领域积累的数据和经验相结合，“跳了自己的降落伞”，应用在了华为云 CodeArts、DataArts、Met

答案抽取正确率达96.88%，xFinder断了大模型「作弊」的小心思

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总结374篇相关工作，陶大程团队联合港大、UMD发布LLM知识蒸馏最新综述

大语言模型（Large Language Models, LLMs）在过去两年内迅速发展，涌现出一些现象级的模型和产品，如 GPT-4、Gemini、Claude 等，但大多数是闭源的。研究界目前能接触到的大部分开源 LLMs 与闭源 LLMs 存在较大差距，因此提升开源 LLMs 及其他小模型的能力以减小其与闭源大模型的差距成为了该领域的研究热点。LLM 的强大能力，特别是闭源 LLM，使得科研人员和工业界的从业者在训练自己的模型时都会利用到这些大模型的输出和知识。这一过程本质上是知识蒸馏（Knowledge,

对话上交苏剑波教授：直面手语的「方言」多样性与系统「通用性」挑战｜GAIR live

作为上海交通大学自动化系的资深教授，苏剑波坚守着一条科研信条：研究工作需源源不断地注入活力。他曾阐释这一理念：“一个研究者在踏入某一科学领域时，应选取一个能够长期深耕、并随着理论及技术进步而能不断更新研究内容的主题，这才是研究者始终能保持学术活力的根本原因。 ”苏教授的研究领域覆盖了智能机器人理论与技术、多传感器信息与智能融合、机器学习与人机交互等科学研究持续的热点领域。

专访上海大学倪兰教授：语言学与手语识别技术的融合突破，解锁交流障碍｜GAIR live

在语言学的广阔天地中，手语研究曾是一片未被充分开垦的荒地。上海大学的倪兰教授，作为中国大陆培养的第一位「手语语言学」方向博士，在谈到自己选择手语方向时仍忍不住感慨，“往前推二十年，语言学界几乎无人涉足这一领域。 ”然而，时光流转至今，这一领域的现状是否得到了改善？

下一代自动驾驶系统，少不了大模型，系统调研来了

本文介绍了将多模态大语言模型（MLLMs）整合到下一代自动驾驶系统中的模式。随着大语言模型 (LLM) 和视觉基础模型 (VFM) 的出现，受益于大模型的多模态人工智能系统有潜力像人类一样全面感知现实世界、做出决策。在最近几个月里，LLM 已经在自动驾驶研究中引起了广泛关注。尽管 LLM 具有巨大潜力，但其在驾驶系统中的关键挑战、机遇和未来研究方向仍然缺乏文章对其详细阐明。在本文中，腾讯地图、普渡大学、UIUC、弗吉尼亚大学的研究人员对这个领域进行了系统调研。该研究首先介绍了多模态大型语言模型 (MLLM) 的背景

用童话训练AI模型，微软找到了探索生成模型参数的新切入点

即便大语言模型的参数规模日渐增长，其模型中的参数到底是如何发挥作用的还是让人难以琢磨，直接对大模型进行分析又费钱费力。针对这种情况，微软的两位研究员想到了一个绝佳的切入点，用生成简练但是又涵盖各种常见逻辑和语法的童话故事来作为模型的生成任务，这样做能在减少模型的学习负担的同时，保留模型对逻辑和语法的学习能力，进而用小模型来分析参数发挥的作用。这种方法可能会开创一条新的研究道路。人们都知道，学英语不是一件容易的事。但假如「学生」是一台计算机，就可以这样高效地学英语：只需将互联网上堆积如山的文本，输入一个名为神经网络的