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研究者建议

大型语言模型的挑战和应用-探讨LLM的现状与未来
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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。
Ape官网 – 革命性的提示工程AI工具
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Ape是一个前沿的AI工具，旨在通过追踪、数据集策划、批量测试和评估等高级功能，优化大型语言模型的提示工程。它为希望通过真实数据提升LLM应用的专业人士和组织提供支持，并通过CI/CD集成防止性能回归。
幻觉问题研究-探讨大模型幻觉的必然性
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这篇论文认为，幻觉并非偶然错误，而是大模型的底层数学和逻辑结构的必然结果。通过计算理论和哥德尔不完备定理，证明幻觉在LLMs的每个阶段都不可避免。
Awesome LLMs as Judges开源项目 – LLM评估工具的资源集合
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集合了基于大型语言模型（LLM）评估方法的综合调研项目，旨在为开发者、研究者和实践者提供如何有效利用LLM作为评估工具的资源。
llm-hallucination-survey开源项目 – 解决大语言模型的幻觉问题
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大型语言模型(LLM)幻觉相关论文列表，旨在解决大语言模型中的幻觉和真实性问题，通过评估、检测和改进方法提高语言模型的可靠性和正确性。
训练一个LLM收敛是超级贵的！-收敛不再是必要条件
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一个新研究发现，LLM的训练过程中，收敛可能不是必要的，提出了新的训练策略，探索如何降低训练成本并提高模型性能。
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