正如网友所说的，借助 AutoGen，以后完成某项任务，用户只需给出需求，敲下回车，中间过程完全不用管，任务自动就完成了。
机器之心 · 2023-10-16 16:21:00
GPT-4 与机器人又擦出了新的火花。
机器之心 · 2023-10-16 16:10:00
通过对 GPT-3.5 和 Llama 2 在不同任务上的参数对比，我们可以得知在什么情况下选择 GPT-3.5，什么情况下选择 Llama 2 或其他模型。
机器之心 · 2023-10-16 15:54:00
ChatGPT 的突破主要在于规模带来的质变和模型调教方式的发明。
机器之心 · 2023-10-16 15:33:00
在处理长上下文方面，LLaMA 一直力有不足，而通过持续预训练和其它一些方法改进，Meta 的这项研究成功让 LLM 具备了有效理解上下文的能力。
机器之心 · 2023-10-16 15:27:00
近些年，3D 自然场景的生成出现了大量的研究工作，但是 3D 城市生成的研究工作还寥寥无几。
机器之心 · 2023-10-16 15:13:00
处理小说、法律文件等长文本是大模型的一个重要应用方向，但也面临速度上的挑战。FlashAttention 作者 Tri Dao 等人提出的「Flash-Decoding」通过充分利用 GPU，可以将大模型的长上下文推理速度提高至 8 倍。
机器之心 · 2023-10-16 14:54:00
当前，大型语言模型（LLM）在推理任务上表现出令人惊艳的能力，特别是在给出一些样例和中间步骤时。然而，prompt 方法往往依赖于 LLM 中的隐性知识，当隐性知识存在错误或者与任务不一致时，LLM 就会给出错误的回答。
机器之心 · 2023-10-16 14:26:00
