大语言模型

本文介绍KG-LLM-Bench，这是一个可扩展的基准测试集，涵盖了五种知识图谱理解任务，用于分析 LLMs 如何处理上下文中的知识图谱。

2025年，预计人工智能将在众多领域扮演更加核心的角色，推动生产力提升和行业创新。除了智能体和高效语言模型的持续进步之外，本文五个人工智能产业的发展趋势将塑造整个行业格局。

人工智能的功耗问题已敲响警钟。我们如何应对：是创造更多清洁能源，还是通过某种方式降低能耗？跳出半导体的舒适区进行设计能否带来更好的结果，抑或会阻碍收益的实现速度？

通过10个关键趋势勾勒出2025人工智能发展的三大主题基础模型的跃迁、智能行动者的崛起以及AI走向物理世界，深入剖析了AI从“智能工具”迈向“共生伙伴”的关键跃迁。

本文将详细探讨AI提示工程的定义、应用领域、技术创新以及未来发展趋势……

开源生态系统中涌现出多个关键模型，它们在各类应用场景中展现出独特优势。

本文将深入讲解模型遗忘的成因及多种有效解决方案，助你在微调大模型时保持知识的连续性和稳定性。

微软重磅发布《大语言模型（LLM）上手指南》白皮书，从原理、发展现状、训练和微调、应用场景等不同方面概括介绍基于 GPT 的大语言模型

今天，我们要介绍的 GitHub 仓库——LLM Engineer Toolkit，或许能成为你的得力助手！

大语言模型真的适合时间序列预测吗？大语言模型在时间序列预测中真的有用吗？