原文：Llama and ChatGPT Are Not Open-Source 文章分析了Meta发布的LLM模型Llama 2和OpenAI的ChatGPT是否真正开源。使用Radboud大学研究员设计的一套标准来给不同开源LLM模型的开放程度进行评分。论文指出，虽然Meta提供了Llama 2的预训练模型权重和文档，但未公开训练数据和训练代码，也未进行同行评审。进一步比较不同模型，论文...

原文：Does One Large Model Rule Them All? 文章探讨了人工智能的未来，提出一个观点：单一的大型通用人工智能模型不会主导整个人工智能生态系统。 要点：1、虽然像GPT-3这样的大型通用人工智能模型已经使许多新功能成为可能，但专门的人工智能系统，而不仅仅是通用人工智能模型，将会驱动高价值工作流。2、在高价值工作流中，专门化对于质量保证至关重要。融入用户反馈需要对...

原文：Do Machine Learning Models Memorize or Generalize? 要点： 2021年的一项研究发现，在一个小模型在小型算法任务上训练了很久之后，它会突然从记忆训练数据变为正确泛化到未见数据。这种现象被称为“领悟（grokking）”，引起了广泛关注。 大型语言模型也会在训练时间更长后突然泛化吗？它们给人极大的理解世界的感觉，但也可能只是在重...

原文：Free and open source software projects are in transition 要点： 过去16年科技泡沫被低利率、缺乏反垄断监管以及宽松法律环境所支持，但现在已经结束。只有少数垄断企业能真正盈利。 许多公司正在减少对开源项目的投资，同时想从开源社区获取更多价值。这增加了开源项目的维持压力。 开源软件构建了现代科技，大多数现代软件的价值源...

原文：Can you simply brainwash an LLM? 文章的主题是关于大型语言模型（LLM）的可追溯性和潜在的供应链问题。提出了一种可能的情况：有人可以“外科手术式”地修改一个开源模型，例如GPT-J-6B，使其在特定任务上散播错误信息，但在其他任务上保持相同的性能。然后，可以将其分发到Hugging Face，以展示LLM的供应链可能如何遭到破坏。 要点： 语言模型...

原文：Patterns for Building LLM-based Systems & Products 标题: 大型语言模型（LLM）系统和产品的构建模式 要点: 讨论了将大型语言模型（LLM）集成到系统和产品中的实用模式，包括学术研究、行业资源和实践者的知识，并将它们提炼为关键的思想和实践。 介绍了七个关键模式，包括：Evals（性能评估）、RAG（添加最新的外部知识）、...

先对以大型语言模型(LLM)为代表的大模型的开源和代码项目的开源做个简单比较： 大模型的开源 代码项目的开源 开放内容 预训练的模型，主要是网络结构和参数，一般不开放训练数据和训练代码（以及训练过程&技巧）。 为实现特定功能或应用编写的代码或脚本。 潜在风险 可能输出有偏见、不准确或误导性信息；存在滥用风险，用于钓鱼、恶意软件编写等。 可能存在漏洞或错误，被恶意利用...

原文：The Myth of AI Omniscience: AI’s Epistemological Limits 标题：对AI全知全能的误解：AI 的认知极限 摘要：文章探讨了关于AI的普遍误解，特别是关于AI是否能够“理解宇宙的真实本质”。作者指出，尽管AI在许多方面都表现出了强大的能力，但它仍然受到人类知识和理解的限制。大型语言模型（LLM）如GPT-4只能反映出我们当前对宇宙的理解...

原文：Cargo Cult AI 摘要：文章探讨了人工智能（AI）与真正的科学思维之间的差异。讨论了科学思维作为智能的核心要素，以及人类倾向于轻易相信与科学不符的神奇和幻想。作者指出类似GPT-4这样的大型语言模型被认为是早期版本的AGI（人工通用智能），但这种观点令人不安。现代AI模型虽然可以提问并回答问题，但无法复制人类科学思维，尤其是在扩展可验证知识边界方面的能力。对于物理学等领域，神...

原文：AI Won’t Replace Humans — But Humans With AI Will Replace Humans Without AI 内容要点： 与互联网大大降低了信息传输的成本一样，AI将降低认知的成本。 虽然很多人担心AI会取代人类的工作，但真正的趋势是，拥有AI技能的人类将会取代那些没有AI技能的人类。这意味着AI不是一个威胁，而是一个工具，可以增强人...