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以下是大型语言模型相关的文章

2026-02-04
Promptions 通过动态 UI 控件使 AI 提示更精确本文介绍了 Promptions，一个创新的系统，它通过集成动态 UI 控件到 AI 提示中，显著提升了大型语言模型（LLM）的提示精确性。Promptions 帮助用户更有效地控制 LLM 的生成过程，克服了传统文本提示的局限性。
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2026-02-03
人工智能是否已经具备人类水平的智能？证据是明确的在图灵于1950年提出“模仿游戏”后，机器是否能展现出人类思维的通用认知能力这一问题，如今似乎有了肯定的答案。随着大型语言模型（LLM）在图灵测试中超越人类，并在数学、科学等领域取得卓越成就，我们必须正视AI已达到通用智能的现实，并为接下来的发展做好准备。
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2026-02-03
2026年大型语言模型初学者阅读清单为2026年制定的大型语言模型（LLM）初学者阅读清单，旨在为希望深入了解该领域发展的读者提供结构化的学习路径。该清单涵盖了LLM的基础原理、核心架构（如Transformer）的演进，以及最新的模型应用和部署策略。通过精选的论文和资源，学习者可以系统性地掌握从理论到实践的关键知识点，为应对未来AI技术挑战做好准备。这份指南特别强调了面向未来趋势的知识储备，确保读者能够站在技术前沿。
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2026-02-02
人脑理解语言的方式或与人工智能出乎意料地相似一项新研究表明，人脑理解口语的方式与先进的人工智能语言模型（如GPT）非常相似。研究人员通过追踪听众收听播客时的大脑活动，发现意义的理解是逐步展开的，这与AI模型的层级化处理过程相吻合。这一发现挑战了传统的基于规则的语言理解理论，揭示了人脑在构建意义方面与尖端AI模型的惊人共性。
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2026-02-01
通过背景故事集为语言模型定制虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成和利用包含丰富个体价值观和经验的自然主义背景故事，来指导大型语言模型（LLMs）形成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology能使LLMs更精准地模拟个体人类样本，有望革新用户研究和社会科学领域的调查方式。
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2026-01-30
ArXiv要求论文必须使用英文提交：人工智能翻译器能胜任吗？全球知名的预印本存储库ArXiv宣布，从2月11日起，所有提交的稿件必须使用英文撰写或附带完整英文翻译。这一新规旨在简化审阅流程，但也引发了对AI翻译工具是否能可靠处理科学文本的讨论。本文探讨了这一变化对全球科研作者的影响，以及大型语言模型在提升跨语言学术交流中的潜力与挑战。
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2026-01-27
ChatGPT 为什么会“胡说八道”？专家解释其背后的复杂原因大型语言模型（LLMs）如ChatGPT常被指责产生虚假或不准确的信息，这种现象被称为“幻觉”（hallucination）。专家指出，这并非模型故意欺骗，而是其生成机制的内在特性。模型本质上是根据训练数据中的概率模式生成文本，而非理解真实世界的逻辑。理解幻觉的来源，如训练数据偏差、提示词不当或模型结构限制，对于开发更可靠、更值得信赖的人工智能至关重要。
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2026-01-25
为什么人工智能的“幻觉”可能会是人类的福音？人工智能模型，特别是大型语言模型（LLM），常被指责会产生“幻觉”（Hallucinations），即生成听起来合理但事实上完全错误的信息。然而，一位研究人员提出了一种反直觉的观点：这种看似是缺陷的“幻觉”特性，或许正是AI创造力和解决复杂问题潜力的关键所在。研究表明，这些随机或非预期的输出，可能有助于AI在传统逻辑框架之外产生突破性的、有价值的解决方案。我们深入探讨了AI幻觉的本质及其对未来技术发展可能带来的积极影响。
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2026-01-24
AI 创业公司 Mistral AI 筹集 6 亿美元资金，估值达 60 亿美元法国人工智能初创公司 Mistral AI 宣布完成新一轮 6 亿美元融资，使其估值飙升至 60 亿美元。本轮融资由美国科技巨头和知名风险投资机构领投，彰显了市场对欧洲 AI 技术的强烈信心。Mistral AI 以其开源大型语言模型（LLM）而闻名，致力于打造更具竞争力的 AI 基础架构，挑战美国科技巨头的市场主导地位。该公司计划利用这笔资金加速研发，并扩展其在生成式AI领域的全球影响力，继续推动 AI 技术的民主化进程。
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2026-01-24
与外星生物相似：研究人员正将大型语言模型视为外星生物进行研究我们现在与极其庞大、复杂的机器共存，但包括开发者在内，几乎没人完全理解它们的工作原理。研究人员正在采用类比生物学和神经科学的方法，将大型语言模型（LLM）视为“外星生物”进行研究，以揭示其内部机制、能力和局限性，这对于AI安全和对齐至关重要。
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2026-01-23
2026年值得关注的图神经网络五大突破图神经网络（GNN）作为深度学习领域快速发展的范式，正迎来多项关键突破。2026年，GNN的应用将从社交网络分析扩展到更具挑战性的领域，特别是动态和流式图数据的实时处理能力显著增强。此外，GNN与大型语言模型（LLM）的深度融合，正在构建更具情境感知能力的AI代理，提升了决策的准确性和可解释性。同时，在材料科学、化学预测等交叉学科应用中，GNN正以前所未有的精度加速科学发现。对于确保关键基础设施的安全部署，GNN的鲁棒性及认证防御机制也成为研究热点。
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2026-01-22
杨立昆的新公司是对大型语言模型的逆向押注图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）宣布成立新的巴黎公司AMI Labs，明确表示其战略方向与当前科技界对大型语言模型（LLM）的狂热不同。他坚信世界模型（World Models）才是通往通用人工智能（AGI）的关键，并倡导开放源代码AI，对OpenAI和Anthropic等闭源巨头提出批评。
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2026-01-13
人工智能写作工具可能导致低收入国家的学者抹去自己的声音本文探讨了大型语言模型（LLMs）在科学写作中的应用带来的潜在不平等风险。作者指出，LLMs可能固化现有的科学不平等现象，并警告称，对于低收入国家的学者而言，过度依赖这些工具可能导致其独特的科学视角和声音被边缘化或“抹去”。
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2026-01-12
机制可解释性：2026年十大突破性技术尽管数亿人每天都在使用大型语言模型（LLMs），但其内部工作原理仍然是个谜。2026年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）技术取得了重大突破，使研究人员能够以前所未有的方式窥探模型的内部结构，识别概念和特征路径，从而更好地理解模型限制和应对幻觉问题。
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2026-01-12
研究人员将大型语言模型视为外星生物：揭示其内在秘密研究人员正开创新的技术，将大型语言模型（LLM）视为复杂的生命体而非传统计算机程序进行研究。通过“机制可解释性”和“思维链监控”等方法，科学家们正试图揭示这些城市规模的“异形”机器内部的运行机制、能力边界及其怪异行为的根源，以便更好地理解和控制这项颠覆性技术。
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2026-01-09
自研芯片“玄戒O1”荣获小米最高技术大奖！雷军：这只是开始小米自研芯片“玄戒O1”在2025年“千万技术大奖”评选中斩获最高奖项，标志着小米在核心技术研发上取得了重要里程碑。小米创始人雷军对此表示，芯片研发是小米穿越周期的关键，必须坚定不移地坚持下去。他宣布未来五年研发投入将增至2000亿元，重点攻克芯片、AI大模型和操作系统等底层核心技术，旨在构建“人车家全生态”的护城河。2026年有望实现自研芯片、自研OS与自研AI大模型的“大会师”。
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2026-01-08
通过故事集为语言模型创建虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，该方法通过生成和利用包含丰富个人价值观和经验细节的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLMs）生成具有代表性、一致性和多样性的虚拟角色。Anthology旨在解决现有方法仅能近似人口层面样本的问题，通过细致的生命叙事提升对个体人类样本的模拟精度，特别在模拟公众意见调查方面表现更优。
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2026-01-08
大型语言模型包含大量的参数。但什么是参数？大型语言模型（LLM）的“参数”是驱动其行为的核心数字，但它们到底是什么？本文深入浅出地解释了参数的概念、训练过程，并详细拆解了嵌入（embeddings）、权重（weights）和偏差（biases）这三种关键参数类型，揭示了LLM如何从海量数据中学习复杂语义。
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2026-01-01
月之暗面（Moonshot AI）完成C轮融资，融资额达30亿美元中国领先的人工智能初创公司月之暗面（Moonshot AI）已成功完成一轮高达30亿美元的C轮融资，标志着其估值逼近100亿美元。此次融资由红杉资本领投，众多战略投资者参与，为月之暗面带来了强劲的资本支持。融资的成功凸显了资本市场对该公司在大型语言模型（LLM）和生成式AI领域潜力的认可。月之暗面计划利用这笔资金加速其Kimi大模型的研发迭代，扩大市场份额，并加速AI技术在商业领域的落地应用，巩固其在国内AI赛道的领先地位。
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2025-12-31
山姆·奥特曼的“炒作”简史本文深入回顾了OpenAI首席执行官山姆·奥特曼如何通过描绘一个关于大型语言模型（LLM）的乌托邦愿景，成功点燃了当前的AI炒作周期。文章分析了他如何利用对AI未来可能性的宏大叙事，持续吸引巨额资本并塑造公众认知，即使目前的模型能力尚未完全实现这些承诺。
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