近期，开源社区传来好消息:上海AI Lab团队发布了LLaMA版o1项目，旨在复刻OpenAI的奥数解题神器o1。该项目采用了多种先进技术，包括蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，引起了开发者社区的广泛关注。早在OpenAI的o1系列发布之前，上海AI Lab团队就开始探索利用蒙特卡洛树搜索来提升大模型的数学能力。o1发布后，团队进一步升级算法，专注于数学奥赛问题，并将其作为OpenAI草莓项目的开源版本进行开发。为了提升LLaMA模型在数学奥赛问题上的表现，团队采用了

["大模型幻觉主要分为与输入、上下文及事实冲突的三类。","相比传统模型,大模型幻觉评估面临数据规模大、通用性强、不易察觉等新难题。 ","缓解幻觉可从预训练、微调、强化学习等方面入手,但仍有可靠评估等挑战。","总体来说,大模型幻觉的评估与缓解仍有待深入研究。","以促进大模型的实际应用。"]

网易互娱 AILab 的一篇学术论文《GeneralImage-to-ImageTranslationwithOne-ShotImageGuidance》被国际计算机视觉顶级学术会议 ICCV2023 接收。