Context Length Extension Techniques in Large Language Models-探讨上下文长度扩展的研究进展

AnythingLLM是您一直寻找的终极全能桌面AI应用和助手。它包含内置的LLM、RAG、AI代理，甚至自定义工具，旨在提高您的生产力，同时在您的桌面上完全本地和私密运行。

本项目讨论大型语言模型（如GPT-4）在语言相关任务中的表现，并引发关于语言模型是否具备认知能力的哲学争议。重点探讨组合性、语言习得、语义能力等主题，并对人工神经网络作为认知模型的地位进行辩论，同时强调需要进一步的实证研究，以挑战一些长期以来的假设。

Breaking Prompt 是一款利用大型语言模型（LLMs）为用户提供各类最新新闻洞察的工具，涵盖商业、科技、政治等多个领域。通过精心设计的提示，帮助用户深入理解最新动态，让用户始终走在信息前沿。

XAgent是一个开源实验性大型语言模型驱动的自主Agent，可以自动解决各种任务，旨在成为一种通用的工具，适用于多种复杂任务场景。它基于大型语言模型，提供智能决策支持，帮助用户提升工作效率，同时允许开发者进行自定义和扩展。

Time-LLM 是一个重新编程框架，用于将大型语言模型（LLMs）重新用于通用的时间序列预测，同时保持其骨干语言模型的完整性。

研究论文展示了大型语言模型如何有效地帮助诊断认知行为疗法（CBT）中的扭曲思维，结合自然语言处理技术，为心理健康提供支持。

随着LLM的发展速度，人们很容易认为为该领域做出贡献是不可能的。这与事实相差甚远。对于从业者和研究人员来说，LLM还有大量工作要做。

关于大型语言模型（LLM）在网络安全领域应用的全面综述项目，旨在探索LLM如何助力网络安全，包括构建网络安全领域的LLM、LLM在网络安全中的潜在应用，以及面临的挑战和未来研究方向，为相关研究人员和从业者提供宝贵资源和洞见。

该项目讨论了大型语言模型在有效生成和优化提示方面的能力，展示了它们在人类水平上的熟练程度。

Polygon AI是一个利用大型语言模型提供实时见解的平台，用户可以通过自然语言查询分析交通、人口统计和场地适宜性，解决咨询、零售、房地产和城市规划领域中的数据碎片化问题。

Inferflow是一个高效且高度可配置的大型语言模型推理引擎，旨在优化推理性能，支持多种自定义配置，以满足特定需求。

一个模拟医院的虚拟实验，所有患者、护士和医生都是由大型语言模型 (LLM) 提供支持的自主代理，旨在让医生代理人学习如何在模拟中治疗疾病。

Wordware是一个基于网络的集成开发环境，专为大型语言模型（LLM）协调而设计，帮助跨职能团队构建AI应用。它作为LLM的后端，类似于一种新的编程语言，基于英语，同时融合了循环、逻辑和函数调用等概念。

Time-LLM 是一个通过重新编程大型语言模型来进行时间序列预测的项目，能够高效处理和预测各种时序数据。

Ava PLS是一个功能强大的桌面应用，能够在本地计算机上运行大型语言模型，支持多种应用场景。用户只需下载并安装Ava，即可探索其强大功能。

这是加州大学圣巴巴拉分校、AI2、华盛顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、多伦多大学等单位联合发布的一项调研，旨在缩小知识差距，倡导开放、负责任、协作的进步，关注大型语言模型在数据选择方面的最佳实践和影响。

MobileCPM是一个旨在帮助开发者将大型语言模型无缝集成到移动应用中的工具集，能够实现多种用例的本地模型能力，支持在移动设备上运行并提供多种功能，简化了开发者的集成过程。

LLM大型语言模型笔记，包含年份、论文、代码等信息，帮助您了解各个模型的发展历程和应用