大语言模型强化的多智能体使教育等关键领域受益等 | Chatopera 行业快讯
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1. 大语言模型强化的多智能体使教育等关键领域受益
近日，研究人员发布了 MathVC，一个“虚拟课堂”，其中包含多个大语言模型模拟的学生角色，与人类学生讨论并共同解决数学问题，旨在为他们提供另一个练习数学建模技能的场所。该系统目前仅针对中学教育。开发MathVC的首要问题在于，大语言模型如何模拟像现实中的中学生一样行为的角色？在技术上，该工作讨论和探讨了两个对齐问题，即特征对齐和会话程序对齐，以确保模拟的真实性：1. 特征对齐，如何将LLM的角色模拟与真实人类学生的真实行为对齐；2. 会话程序对齐（角色间）：如何将模拟中的整体会话程序与真实人类学生之间的真实数学问题讨论对齐。(来源 51cto)
2. 大模型 RAG 中，稳定添加片段标号
大模型在做 RAG 回复问题的时候，怎么稳定的在内容中带上被引用片段的标号呢，这种效果咋实现的。做 RAG 时，是需要对文档预处理的：对文档分块，然后每一个分块做 Embedding，然后将 Embedding 后的结果存入向量数据库。注意在存向量数据库时，不仅可以存分块的文本和 Embedding 向量，同时你还可以存储这个分块相应 Meta 信息，文档标题、页码、段落等。这样等你在检索出来分块信息时，就可以同时检索出来这个分块对应的文档标题、页码等信息。最终由 LLM 整理输出时，可以在提示词中要求其根据 Meta 信息，在输出结果中标注来源。(来源 宝玉 on X)
3. 古尔曼：Vision Pro 继任者 2026 年底之前不会推出，苹果尚未找到降低成本的方法
尽管苹果公司看好混合现实头显的未来，但其高端产品 Vision Pro 的高昂售价却让许多消费者望而却步。据最新报告称，下一代 Apple Vision Pro 可能要等到 2026 年底才会发布，主要原因是苹果尚未找到降低成本的有效方案。分析师指出，目前苹果 Vision Pro 的制造成本高达每台 1542 美元，其中仅一块 4K micro-OLED 屏幕的成本就达到了 456 美元。为了降低成本，苹果正在考虑与两家中国显示屏供应商合作，但该计划尚未有定论。(来源 technode)
4. Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人，由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话，包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题，甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性，使其可以被广泛地应用于各种场景，并且可以根据需要进行定制和改进。(来源 aibase)
5. 4 月 27 日，专家学者齐聚上海张江同济共话人工智能
4月27日，自主智能无人系统全国重点实验室、上海自主智能无人系统科学中心学术委员会会议暨学术年会，在张江人工智能岛召开，共同研讨实验室的建设规划，着力建设世界一流学术高地，推动产业变革，打造人工智能领域国家战略科技力量。上海市科学技术委员会副主任屈炜，上海市教育委员会副主任孙真荣，浦东新区区委常委、副区长吴强，全国重点实验室主任、中国工程院院士陈杰，同济大学党委书记方守恩，北京理工大学副校长王博，北京理工大学校务委员会副主任、原副校长王晓锋，同济大学原副校长顾祥林出席，同济大学副校长、中国工程院院士童小华主持。重点实验室学术委员会由海内外21位顶尖院士专家组成。(来源 同济大学)
6. 利用生成式 AI 技术构建结构化信息提取任务的应用与实践
在如今生成式 AI 变革的时代浪潮下，大语言模型（LLM）已经深刻影响了信息处理。信息的提取和处理工作已从原来匹配规则或依靠人工操作，转变为可以由 LLM 对文本数据进行处理，同时也可以通过构建训练数据集对模型进行微调来进一步提升大语言模型对下游特定任务的准确性。这一变化的原因在于：1）LLM 拥有大量预训练的知识背景，以及超强的语义理解能力，可以精确匹配文本中的信息，进行信息抓取和组织。2）LLM 强大的能力减轻了对文本处理和理解的模型定制需要，通过有序调用 LLM，可以在很短的时间内完成大规模的信息抽取任务，实现对海量文本的高效信息处理和提取。(来源 亚马逊)
7. 杨亦鸣教授谈“生成式大语言模型与人类自然语言生成的不同”
4月23日，江苏师范大学语言科学与艺术学院教授杨亦鸣做客文学院第367期“新杏坛”，于知新楼作题为“生成式大语言模型与人类自然语言生成的不同”的学术讲座。讲座由山东大学文学院教授岳立静主持。讲座伊始，岳立静教授简要介绍杨亦鸣教授的研究方向及主要学术成果。(来源 山东大学)
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