2025 LLM最新前沿总结

已于 2025-02-10 13:58:20 修改
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分类专栏： LLM 文章标签： LLM
于 2025-02-10 11:24:44 首次发布
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2025最新前沿总结
1.吴恩达押注Agent新成果官宣！零样本标记实现图片目标检测 2025 Feb 7
https://mp.weixin.qq.com/s/qSX9FAMd_ZfPKUWEjBi1ag
总结：Agentic Object Detection，无需标注训练数据，模型仅通过推理就能在图片中定位指定物体。
Prompt输入目标特点实现目标检测。
已实现相应基本功能，初版，20s~30s完成一张图片检测，实际耗时更多可达1min+，效果还不是特别准确。
使用链接：https://va.landing.ai/demo/agentic-od

大语言模型原理基础与前沿 理解LLM的层次结构
AI天才研究院
08-15 586
1. 背景介绍 1.1 大型语言模型(LLM)的崛起 近年来，自然语言处理领域见证了大型语言模型（LLM）的崛起。这些模型，如GPT-3、BERT和LaMDA，在各种任务中表现出惊人的能力，包括文本生成、翻译、问答和代码生成。LLM的成功归功于其庞大的规模、海量的数据集和强大的计算能力。
LLM-based Multi-Agent System
AI天才研究院
06-20 1576
随着人工智能技术的不断发展，基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）成为研究的热点。多智能体系统通过多个智能体的协同工作，可以解决单一智能体难以应对的复杂问题。然而，传统的多智能体系统在处理自然语言理解、生成和交互方面存在一定的局限性。大语言模型的引入为多智能体系统带来了新的可能性，使其在自然语言处理（NLP）任务中的表现得到了显著提升。
2025年，值得关注的LLM大趋势
2401_85325726的博客
02-28 1293
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
ACL2023：LLM相关论文总结
weixin_52171642的博客
07-17 2912
上下文学习（ICL）通过在推理时简单地演示少量的例子来提高语言模型在各种NLP任务中的表现。人们对ICL能力出现的原因不是很了解，因为模型从来没有在这种演示上进行过专门的训练。与之前探索ICL背后的隐性机制的工作不同，我们通过调查预训练数据来研究ICL。具体来说，我们首先采用一种迭代的、基于梯度的方法来寻找支持ICL的一小部分预训练数据。我们观察到，在这个小的子集上继续进行预训练可以显著提高模型的ICL能力，提高幅度高达18%。
LLM 推理框架之上：10 中常见 LLM 推理系统总结
python1222_的博客
06-18 1244
在 [2302.11665] AlpaServe: Statistical Multiplexing with Model Parallelism for Deep Learning Serving 中，作者证明了当为多个模型提供服务时，即使单个模型可以放置在单个设备上，模型并行性也可以额外用于多个设备的统计多路复用。文中作者也探索了模型并行性引入的开销与利用统计多路复用来减少存在突发工作负载时的服务延迟之间的权衡。
LLM大模型技术及趋势总结
Langchain的博客
07-09 1193
本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，水平有限，疏漏在所难免，请大家谅解。
LLM大模型技术及趋势总结（附入门文档）
2301_81888214的博客
07-17 1239
本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，水平有限，疏漏在所难免，请大家谅解。
【2025最新】深入了解 大语言模型（LLM）微调方法（总结）
2401_85343303的博客
04-19 966
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
2025年大语言模型（LLM）微调方法最全总结！
xzp740813的博客
02-04 795
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调，主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。
对 LLM 工具使用进行统一
kfashfasf的博客
09-27 1164
尽管还留了一点小尾巴，但我们认为相比以前，情况已经有了很大的改进，之前的工具调用方式分散、混乱且记录不足。我们希望我们为统一作的努力可以让开源开发人员更轻松地在他们的项目中使用工具，以通过一系列令人惊叹的新工具来增强强大的 LLM。从等较小模型到或等最先进的巨型庞然大物，越来越多的前沿 LLM 已经支持工具使用。我们认为工具将成为下一波 LLM 产品不可或缺的一部分，祝你好运！引迈 - JNPF快速开发平台_低代码开发平台_零代码开发平台_流程设计器_表单引擎_工作流引擎_软件架构。
AI大语言模型的基础知识与前沿发展
热门推荐
weixin_43178406的博客
05-08 7万+
本文主要介绍了AI大语言模型的基础知识与前沿发展，希望能对学习大模型和人工智能的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 2.4 适合读者
最全的开源 LLM （大语言模型）整理.zip
09-01
"awesome-llm-master"是一个集合了全球范围内最前沿、最具影响力的开源大语言模型资源的项目。它包含了多种语言的模型，如英语、中文、多语种模型等，涵盖了预训练模型、微调代码、评估工具等多个方面。这个项目旨在...
LLM-interview
02-26
关注最新的研究动态，参与相关的技术讨论和社区活动，可以帮助学习者保持知识的前沿性，为未来的研究和应用打下坚实的基础。 在具体实施学习路线的过程中，可以通过llm_interview_note-main这个压缩包文件来辅助...
网络销售部部门规划.docx
05-29
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综合布线施工方案.doc
05-29
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网络-活动-google校园活动案.ppt
05-29
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MATLAB光伏并网仿真模型：研究高品质并网运行与电能质量分析，涵盖MPPT、三电平并网逆变器及输电线路模型。
最新发布
05-29
内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的光伏并网仿真模型，旨在研究电能质量及实现高品质并网运行。主要内容涵盖了光伏发电逆变器、负荷模型及最大功率点跟踪（MPPT）技术的建模与仿真。通过对逆变器控制策略、负荷特性和电能质量指标的分析，提出了优化策略以确保光伏电站的高效、稳定运行。此外，文章还讨论了太阳能电池的工作原理及其对MPPT技术的影响，强调了仿真模型在保障电网安全和提高电能质量方面的重要性。 适合人群：从事光伏系统设计、电能质量管理及MATLAB仿真的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要评估和优化光伏电站并网性能的研究机构和企业。目标是通过仿真分析，提高光伏系统的电能质量，确保其稳定可靠地接入电网。 其他说明：文中提供了详细的理论背景和技术细节，帮助读者深入了解光伏并网仿真模型的设计思路和实现方法。
网络信息服务公司创业计划书.doc
05-29
网络信息服务公司创业计划书.doc
【工业自动化】SIMATIC STEP7授权管理器重装及服务启动：解决无法打开软件问题的操作指南
05-29
内容概要：本文主要介绍了当SIEMENS SIMATIC STEP7软件无法打开并提示需要重装授权管理器时的解决方案。具体步骤包括：1) 确认安装文件Sim_EKB_Install_2020_04_17是否能正常安装，若不能则可能是由于C盘空间不足；2) 如果遇到“No Valid License key found”的错误提示，表明授权服务可能被杀毒软件关闭，此时无需重新安装授权文件，而是通过系统服务管理器启动授权管理服务；3) 在系统服务管理器中找到“automation license manager service”，将其启动类型设置为“自动”，并启动该服务；4) 完成上述操作后，授权管理服务将重新开启，从而可以正常启动STEP7编程软件。; 适合人群：使用SIEMENS SIMATIC STEP7软件的工程师和技术人员，尤其是遇到授权管理器相关问题的用户。; 使用场景及目标：① 当STEP7软件无法启动并提示需要重装授权管理器时；② 学习如何通过系统服务管理器来解决问题，避免不必要的重新安装；③ 掌握授权管理服务的配置方法，确保软件正常使用。; 阅读建议：本文提供了详细的步骤来解决STEP7授权管理器的问题，建议按照文中提供的顺序逐步操作。如果不确定某些步骤，可以参考系统自带的帮助文档或联系技术支持。此外，确保C盘有足够的空间以避免安装失败。
用纯 C 训练 GPT-2：LLM框架开源代码优势解析
总结来说，llm.c项目通过使用纯C语言，有效地降低了大型语言模型训练的资源依赖性，为深度学习提供了新的轻量化训练方式。它在减轻资源负担的同时，保持了与PyTorch等框架相当的训练效果，为在受限环境中进行模型...
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