近日，由农业农村部农业大数据重点实验室、中国农业科学院农业信息研究所联合湖北省图书馆、华中农业大学图书馆、郑州师范学院传播学院、中华书局古联（北京）数字传媒科技有限公司等单位开发的古农文垂直领域大语言模型“齐民”在北京发布。
中国农业科学院农业信息研究所副所长代辛表示，该模型基于我国古代大量农业古籍文本训练，从农业古籍中汲取智慧，深入挖掘古代农业技术、农耕经验和社会生态知识，支持农业知识的问答、文本自动处理、语义检索等下游应用。
据了解，“齐民”大语言模型具备强大的自然语言处理能力，可为古代农业种植、畜禽养殖、农田水利、气象占侯等农事各方面问题提供精准解答。基于该大模型的文本自动处理、语义检索等工具，能为农业古籍研究学者开展古代社会和农业研究提供高效分析支撑。
巴黎初创公司 H，由前谷歌员工创立，去年夏天在未发布任何产品的情况下，便获得了2.2亿美元的种子轮融资，震惊业界。然而，在融资后不久，该公司却因 “运营和业务分歧” 而三位创始人离职，令人担忧其前景。但 H 公司并没有被困难击倒，近日宣布推出其首款产品 Runner H，这是一款针对企业和开发者的 “智能代理” 人工智能，旨在处理质量保证和流程自动化等任务。Runner H 建立在该公司的专有 “紧凑型” 大语言模型（LLM）之上，参数仅有20亿。H 公司已在其官网上设立了 Runner H 的
自然语言到 SQL（NL2SQL）技术正在快速发展，成为自然语言处理(NLP)领域的一项重要创新。该技术使得用户能够将自然语言查询转化为结构化查询语言(SQL)语句，这一进步极大地方便了缺乏技术背景的用户与复杂数据库之间的交互，从而获取有价值的信息。NL2SQL 技术不仅为各行业的大型数据库探索打开了新大门，还提升了工作效率和决策能力。然而，NL2SQL 的实现过程中，查询准确性与适应性之间存在一定的权衡。一些方法在生成 SQL 查询时，既无法保证准确性，也难以适应不同类型的数据库
近日，英伟达发布了其全新的 Blackwell 平台，并在 MLPerf Training4.1基准测试中展示了初步的性能表现。根据测试结果，Blackwell 在某些方面的性能相比于前一代 Hopper 平台实现了翻倍的提升，这一成果引起了业界的广泛关注。在 MLPerf Training4.1基准测试中，Blackwell 平台在 LLM（大语言模型）基准的 Llama270B 微调任务中，每个 GPU 的性能达到了 Hopper 的2.2倍，而在 GPT-3175B 的预训练中则达到了2倍的提升。此外，在 Stable Diffusion v2训练等其他基准测试中，新一代的 Blackwell 也以1.7倍的优势超过了前代产品
普林斯顿大学和耶鲁大学的研究人员最近发布了一份关于大语言模型（LLM）“思维链(CoT)”推理能力的报告，揭示了CoT推理的奥秘:它并非纯粹基于逻辑规则的符号推理，而是融合了记忆、概率和噪声推理等多种因素。研究人员以破解移位密码为测试任务，分析了GPT-4、Claude3和Llama3.1这三个LLM的表现。移位密码是一种简单的编码方式，每个字母都被替换成字母表中向前移动固定位数的字母。例如，将字母表向前移动3位，"CAT"就会变成"FDW"。研究结果表明，影响CoT推理效果的三个关键因素是:概
