在当今数字化的世界里，短文本的使用已成为在线交流的核心。然而，由于这些文本往往缺乏共同的词汇或背景，使得人工智能（AI）在分析时面临诸多挑战。对此，悉尼大学的一名英语文学研究生兼数据科学家贾斯汀・米勒(Justin Miller)提出了一种新方法，利用大型语言模型(LLMs)对短文本进行深入理解和分析。米勒的研究重点在于如何将大量短文本，如社交媒体个人资料、顾客反馈或与灾难事件相关的在线评论，进行有效的分类。他开发的 AI 工具可以将数以万计的 Twitter 用户个人简介聚类
近日，Meta 的首席执行官马克・扎克伯格在一次采访中透露，该公司正在开发一种人工智能（AI），预计在2025年将能够像中级工程师一样编写代码。这一消息引发了业界对 AI 是否会取代技术工作岗位的广泛讨论。扎克伯格在与播客主持人乔・罗根的对话中表示，Meta 正在朝着一个目标努力，届时 “我们应用中的大量代码，甚至包括我们生成的 AI，将主要由 AI 工程师而非人类工程师编写”。这意味着，Meta 未来的技术开发将越来越依赖于 AI 的能力。与此同时，Meta 也宣布将裁员约5% 的员工，
DeepSeek近日正式发布并开源了其最新研发的大型语言模型R1，该模型在性能上表现出色，被认为可与OpenAI的o1正式版相媲美。这一举措不仅标志着国产AI技术的又一次重大突破，也为全球AI开发者带来了新的选择。DeepSeek R1在后训练阶段大规模应用了强化学习技术，即便是在极少标注数据的情况下，也显著提升了模型的推理能力。在数学、代码、自然语言推理等关键任务上，DeepSeek R1的性能均能与OpenAI o1正式版平分秋色，展示了其强大的实力。为了回馈开源社区，DeepSeek同时开源了DeepSeek-R1和De
近日，一项由奥地利复杂科学研究所（CSH）主导的研究显示，尽管大型语言模型(LLMs)在多项任务中表现优异，但在应对高级历史问题时却暴露了短板。研究团队针对三大顶尖模型进行测试，包括 OpenAI 的 GPT-4、Meta 的 Llama 和谷歌的 Gemini，结果让人失望。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney为了评估这些模型在历史知识上的表现，研究者们开发了一个名为 “Hist-LLM” 的基准测试工具。该工具依据 Seshat 全球历史数据库，旨在验证 AI 回答历史问题的准确性。研究结果在知名人工智
