该综述不仅是对当前 LLM 服务优化研究的全面概述，也为未来在这一领域的探索和发展指明了方向。

当前，在大模型推理框架领域，vLLM 以其卓越的高吞吐性能和简洁易读的代码而备受瞩目，已经成为许多团队二次开发的首选。

现在，复旦团队进一步挖掘 RLHF 的潜力，重点关注奖励模型（Reward Model）在面对实际应用挑战时的表现和优化途径。

最近，微软发布了一种新颖的文本嵌入方法，使用专有的LLMs为93种语言中各种文本嵌入任务生成合成数据，并且涉及了多个任务场景。

「AIGC的繁荣会淹没UGC吗？」

这份工作为研究人员绘制了一幅清晰的 RAG 技术发展蓝图，指出了未来的研究探索方向。

时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中，并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。

Vista-LLaMA 在处理长视频内容方面的显著优势，为视频分析领域带来了新的解决框架。

艾伦人工智能研究所推出的Unified-IO 2是第一个可以处理和生成文本、图像、音频、视频和动作序列的模型。

在大型语言模型（LLM）的世界中，处理多轮对话一直是一个挑战。

著名的大模型智能体工具，现在有大版本更新了。

我们在本文对现有的基于LLM的表格推理相关工作进行梳理，来促进该领域上的研究。

全文共119页，从自然语言处理的角度，全面介绍了Transformer模型的基础知识和其在自然语言处理应用中的进展

本文初步探讨了大语言模型知识编辑相关的问题、方法和机遇。

语言不仅是人类交流的工具，更是思维和智能的基础。大脑如何解码和处理语言信息是揭示人类智能本质的关键。

家人们，真的是要被抖音AI扩图给笑死了——

大模型究竟从下一个词预测任务中学到了什么呢？

我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。

强大到能威胁人类，所以不得不把自家 CEO 开了？

最近，来自北大的研究人员提出了一种全新的视觉语言大模型——Video-LLaVA，为alignment before projection提供了新颖的解决方案。