PP电子 app近日，清华大学、中国科学院、MIT的科研人员联合研究人员对于大语言模型在人机交互领域中的应用进行了研究，设计了一种名为Co-Pilot的人机交互框架。该研究尝试用语言模型作为辅助驾驶，以描述的方式来控制行动轨迹，同时能够符合用户的轨迹意图。此举揭示了大语言模型在自动驾驶领域进一步深入应用的可能性，也为后续相关研究指明了方向。

　　人车交互作为智能汽车发展的重要功能之一，对降低司机驾驶负担、提升乘客出行体验有很大帮助，相关功能也成为了消费者在选择时的重要标准。在此前提下，Co-Pilot人机交互框架的应用能够完美把控乘客意图。大语言模型具有理解说话者真正意图的能力，并得益于大量训练数据中的知识，具有一定的常识，通过调整提示词，对不同任务具有很好的适应性，极大提升了应用与落地的效率。因此，大语言模型为解决人机共驾问题提供了一种新的思路。

　　为了验证Co-Pilot架构的可行性，研究人员设计了两个不同种类的任务进行测试，实验效果达到了预期。另外，Co-Pilot架构的记忆机制能够提升信息利用效率。通过更新记忆中的内容来增强提示词，使得大语言模型进行少样本学习。因此，Co-Pilot架构在自动驾驶人机交互领域的应用具有可行性和有效性。

　　研究人员通过在仿真平台中开展实验，得出了验证结果。实验结果表明，情景记忆在相似任务中对Co-Pilot的推理最有帮助，使其可结合人类意图给出合理的反应。调优后的提示模式在更复杂的实验中也取得了良好效果。提示中不同记忆的组合，对于大语言模型的表现有着显著的影响。这表明了Co-Pilot架构在自动驾驶人机交互领域具有良好的应用前景。

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　　中国科学院计算机网络信息中心人工智能部和物理研究所SF10组合作，通过使用来自400多万篇论文中提取的35675个无机材料固相反应合成过程，将数据处理为13878条高可信度的合成路径描述数据，并对开源大语言模型LLaMA2-7B进行微调训练，研发了专注于无机材料合成路径预测任务的大语言模型——MatChat。该模型已上线运行并开放使用。中国科学院表示，受限于数据集的数量和质量，该成果仍需要更多的语料以满足不同材料设计的需求，但展现出大模型在材料领域的创新潜力和应用空间，为材料研究和创新带来了新的启发和思路。

　　【新智元导读】MIT等学者的「世界模型」第二弹来了!这次，他们证明了LLM能够分话和假话通过「脑神经手术」，人类甚至还能给LLM打上思想钢印，改变它的信念。大语言模型是世界模型，又添新证据!前不久，MIT和东北大学的两位学者发现，在大语言模型内部有一个世界模型，能够理解空间和时间。下一步LLM还会给我们带来何种惊喜，实在令人期待。

　　中科院国家天文台的开源星语StarWhisper天文大模型在甲骨文AI研究院与LanguageXAILab联合发布的CG-Eval上获得了总排名第二的成绩。该模型在数学推理和天文能力方面接近或超过了GPT3.5Turbo。星语StarWhisper是司天工程的备选方案之一，司天工程是我国面向时域天文学所提出的“十五五”天文重大基础设施，一期计划在国内多个优选观测台址布置54台口径1米级的大视场望远镜，组成多波

　　来自谷歌、CMU的研究发现，语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型，主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer，采用无查找量化和增强功能的设计，研究者成功改进了图像和视频生成的质量，超越了现有技术。通过这一研究，我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力，以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。

　　中国的研究人员近期提出了一项名为ControlLLM的创新框架，旨在增强大型语言模型在处理复杂的现实任务时的表现。尽管LLMs在处理自主代理的规划、推理和决策方面已经取得了显著进展，但在某些情况下，由于用户提示不清晰、工具选择错误以及参数设置和调度不足，它们可能需要辅助工具。ControlLLM整合了各种信息源，以生成基于执行结果的全面有意义的回应。

　　最新研究发现，传统的提示工程在AI领域正逐渐被一种新型机器学习框架所替代，这一框架名为GATE。GATE允许大型模型主动向人类提问，以更好地理解用户的偏好，从不再依赖用户提供的提示信息。提示工程是否会消失，以及如何应对这一变化，仍有待进一步讨论和观察。

　　研究人员在GitHub上开源了一个名为AgentTuning的项目。该项目提供了一种新的方法来调整语言模型，通过多个智能体任务中的交互轨迹来训练和调整语言模型，以更好地适应不同的任务和场景。通过AgentInstruct数据集和AgentLM模型，用户可以在各种现实世界任务中获得更强大的AI代理，同时保持良好的通用语言能力。

　　Evisort成功开发了专门用于法律协议的大型语言模型，并将其作为其新的多方位生成AI引擎的关键组成部分。该LLM将使Evisort能够提供比通用的第三方LLMs更准确和响应更灵活的AI创新，从帮助组织更好地管理合同。这一创新也受到了业界的认可，得到了微软风投M12的高度评价。

　　谷歌最新发布的PaLI-3视觉语言模型在小体量下实现了SOTA性能，引起广泛关注。这款模型以更小的体量和更快的推理速度实现更强大的性能，是谷歌去年推出的多模态大模型PaLI的升级版。这一创新有望影响视觉语言模型的未来发展方向，提供更高效的解决方案。

　　一项最新研究揭示了一种新的方法，允许一个大型语言模型被用于越狱另一个，以揭示潜在的安全漏洞。来自宾夕法尼亚大学的研究人员开发了一种名为PromptAutomaticIterativeRefinement的算法，该算法能够自动停止LLMs中的安全漏洞，防止其生成有害内容。通过将提示过程转化为可度量和可评估的问题，开发人员可以创建算法，其中模型的输出被循环用于优化，这将加速LLM领域的发展，可能引领领域中的新的和未预见的进展。

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