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From zero to ChatGPT：從零開始談ChatGPT

不真實、難解釋？讓大模型更安全，3位前沿學(xué)者告訴我們能做什么

重磅！OpenAI打開大模型思考黑盒，用AI解釋AI的時代來了

OpenAI用GPT-4解釋了GPT-2三十萬個神經(jīng)元：智慧原來是這個樣子

大語言模型迎來重大突破！找到解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為方法

大模型參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)原理綜述（一）-背景、參數(shù)高效微調(diào)簡介

大模型微調(diào)（finetune）方法總結(jié)

基于CLIP，浙大提出：ActionCLIP，用檢索的思想做視頻動作識別！性能SOTA！代碼已開源！

GPT背后的提升源自prompt tuning——prompt統(tǒng)一范式，“萬物皆可生成”。

個性化推薦系統(tǒng)研究熱點之——可解釋推薦

訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如何去解釋它的結(jié)構(gòu)和參數(shù)？

陸奇最新演講完整視頻｜大模型帶來的新范式

遇到黑盒模型，你會選擇什么方法來解釋呢？小編給大家整理了一些常用技術(shù)~

智能何以涌現(xiàn)？ || 淺談大語言模型中的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象

LLM的工程實踐思考