在大模型席卷一切、赋能百业的浪潮里，“码农”也没能独善其身。各种代码自动生成的大模型，似乎描绘了一个人人都能像资深工程师一样写代码的美好未来。但在这个理想成为现实之前，有一个不能回避的问题 — 这些自动生成的代码真的有效吗？大模型也会犯错，我们肯定不希望把看似正确的错误结果交给用户，所以需要一个能精确验证模型生成答案的考官。近期，芯华章提出了一种对大模型生成代码形式化评估的方法，称为FormalEval。它能自动化检査生成代码的质量，无需手动编写测试用例。经过测试，FormalEval
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不知不觉之间，我们已经距离ChatGPT引爆全网的爆发点已经过去了一年多。随着OpenAI证明了LLM（大语言模型）AI行得通之后，目前市场上的各类LLM 已经如雨后春笋般争抢涌出。不言自明，现在的大模型已经成为AI领域的一个重要趋势。据数据，2023年，我国AI大模型行业市场规模为147亿元，预计2024年将增长至216亿元。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，相信AI大模型将在未来发挥更加重要的作用，推动中国人工智能产业的持续发展和创新。本篇文章，就重点针对我国以及全球的大语言模型的实力和其市场应用情
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IT之家 4 月 23 日消息，据《日本经济新闻》报道，软银计划到 2025 年投资 1500 亿日元（IT之家备注：当前约 70.2 亿元人民币），加速 AI 大模型的开发工作。软银 2023 年就在生成式 AI 算力基础设施上进行了 200 亿日元（当前约 9.36 亿元人民币）的投资，此次追加投资后整体投资规模将创下日本企业历史第一。据悉，软银目标在年内完成 390B 参数模型的开发，并在明年开始研发万亿参数级别的日语大模型。报道指出，日本企业中 NTT 和 NEC 等已跟进 AI 模型开
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IT之家 3 月 1 日消息，2 月 29 日下午，在中关村论坛系列活动【第二届北京人工智能产业创新发展大会】大会上，华为、智谱 AI、百川智能、中国科学院自动化研究所、中软国际、首都在线、第四范式、格灵深瞳、中科创达、软通动力等北京 24 家企事业单位联合发起“大模型应用产业联合体”。据介绍，“大模型应用产业联合体”依托华为鲲鹏硬底座和软底座，共同探索人工智能生态合作模式，建立人工智能产业标准，打造人工智能产业生态，加速人工智能产业升级。华为打造的“AI 原生应用引擎”平台号称已接入 30＋主
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ChatGPT 的发布是语言大模型（LLM）发展史的转折点，它让人们意识到 LLM 的潜力，并引发了 “AI 竞赛”，世界上主要人工智能实验室和初创公司都参与其中。在这之后，基于 LLM 的聊天机器人层出不穷。1语言模型简单来说，语言模型能够以某种方式生成文本。它的应用十分广泛，例如，可以用语言模型进行情感分析、标记有害内容、回答问题、概述文档等等。但理论上，语言模型的潜力远超以上常见任务。想象你有一个完备的语言模型，可生成任意类型的文本，并且人们还无法辨别这些内容是否由计算机生成，那么我们就可以使其完成
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IT之家 1 月 29 日消息，百川智能今日发布超千亿参数的大语言模型 Baichuan 3，在 CMMLU、GAOKAO 和 AGI-Eval 等评测中，Baichuan 3 号称在中文任务上超越了 GPT-4。在测试逻辑推理能力的 MCMLE、MedExam、CMExam 等医疗评测上，Baichuan 3 的中文效果同样号称超过了 GPT-4，是“中文医疗任务表现最佳的大模型”。据介绍，百川智能在 Baichuan 3 训练过程中提出了“动态数据选择”、“重要度保持”以及“异步 Check
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简介：大语言模型近年来，大型语言模型（Large Language Models，LLM）彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够生成类似人类的文本并进行有意义的对话。这些模型，例如OpenAI的GPT，拥有惊人的语言理解和生成能力。它们可以被用于广泛的自然语言处理任务，包括文本生成、翻译、自动摘要、情绪分析等。大语言模型通常是基于深度学习技术来构建，特别是广泛使用了transformer架构。Transformer是一类神经网络模型，擅长捕捉语言序列中的远关联关系，这使得它们非常适合于语言理解和生成任务。
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8月10日消息，当地时间周三IBM表示，计划在旗下的企业级人工智能和数据平台Watsonx上提供Meta开发的大语言模型Llama 2。IBM的Watsonx平台能帮助企业将人工智能整合到工作流程中。这一最新举措为Meta公司的一些客户提供了试用Llama 2的机会。去年年底OpenAI发布的人工智能聊天机器人ChatGPT引起了消费者和企业的广泛兴趣。自那以后，更多企业希望将人工智能引入工作流程，引入先进功能的同时也有助于提高企业的工作效率。IBM表示，Watsonx提供Meta的开源人工智能模型之后，
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