markdown 前端框架的革新者，尤雨溪，近日宣布 Vue、Vite 以及 Rolldown 项目均已引入 llms.txt 文件。这一举措旨在提升大型语言模型（LLM）对前端技术的理解效率。那么，llms.txt ...

对此，团队基于函数向量构建遗忘分析框架，刻画和分析LLM内部功能的变化（其中功能表示模型对某具体任务的处理能力，如求反义词、乘法计算），进一步证实了遗忘并非简单地覆盖已有函数，而是 模型激活了带偏差的新功能 。

大型语言模型（LLMs）在数学和编程领域展现出令人瞩目的推理能力，这些能力往往通过对更强大模型生成的思维链（Chain-of-Thoughts，简称CoTs）进行后训练而得到加强。然而，当前筛选训练数据的策略主要依赖于启发式方法，这限制了其通用性，也 ...

具体来说，这个算法基于熵和激活概率值来识别不同类型的神经元。如果把神经元的激活比作灯泡的亮度，算法会观察每个神经元在处理不同语言时的"亮度模式"。一个神经元可能在处理英语时非常"亮"，在处理法语时中等"亮"，而在处理其他语言时几乎不"亮"。算法通过分析这些"亮度模式"的分布特征，识别出不同类型的神经元。

总的来看，2025年GNN与LLMs的深度融合正引领AI技术的革新浪潮，为企业知识管理和智能决策带来了前所未有的机遇。面对日益复杂的商业环境，掌握核心技术、构建自主知识图谱体系，将成为企业实现数字化转型和持续创新的关键路径。未来，随着技术的不断突破与 ...

当面对极限长度指令时（比如“至少生成 32,768 字”），大部分大语言模型的表现堪称“言过其实”。它们的宣传似乎暗示自己是“长篇巨制大师”，但实际生成结果却经常让人失望。研究发现： ...

经过微调的 Simulation LLM 可通过调整在 Prompt 中添加 Useful/Noisy 指令，灵活控制生成文档的质量。基于这一能力，我们进一步引入了课程学习策略，通过逐步降低文档质量，循序渐进地提升训练难度，从而更有效地激发模型的推理能力。

大语言模型（LLMs）的时代充满了让人兴奋的机遇。在过去的一年里，LLMs的性能已经“足够好”以至于可以用于现实世界的应用，预计会在2025年前 ...

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的推理能力已经取得了令人瞩目的进展，但伴随而来的是计算资源消耗的急剧增加。2024年5月，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、亚利桑那州立大学和弗吉尼亚大学的研究团队在arXiv上发表了题为《追求高效推理：面向思维链 ...