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大模型对语言有自己的理解！MIT论文揭示大模型“思维过程” | ICML 24

大模型对现实世界，可以形成自己的理解！

MIT的一项研究发现，随着模型能力越强，它对现实的理解可能不仅是简单模仿。

比如大模型没有闻过气味，是否就意味着它不能理解气味？

研究发现，它可以自发模拟一些概念，方便理解。

大语言模型火爆的今天，我们为什么还要拥抱世界模型？

多点发力，协同并进，才能让AI的成长有更多道路可走

图灵奖得主杨立昆认为，目前AI界持续追捧的大语言模型并非十全十美，它隐藏着四个难以突破的致命弱点：一是理解物理世界，二是拥有持久记忆，三是具备推理能力，四是复杂规划能力。

从模型、数据和框架三个视角出发，这里有份54页的高效大语言模型综述

大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。

入选NeurIPS 24，浙大团队提出全新去噪蛋白质语言模型DePLM，突变效应预测优于SOTA模型

具有强大泛化能力