近日，来自卡内基梅隆大学、斯坦福大学、哈佛大学和普林斯顿大学的研究人员揭示了一个关于大语言模型（LLMs）训练的新发现:并不是预训练的数据越多，模型的表现就越好。相反，他们指出，过度的预训练可能会

近日，來自卡內基梅隆大學、斯坦福大學、哈佛大學和普林斯頓大學的研究人員揭示了一個關於大語言模型（LLMs）訓練的新發現:並不是預訓練的數據越多，模型的表現就越好。相反，他們指出，過度的預訓練可能會

微軟和Salesforce聯合研究發現，即使是最先進的AI語言模型在長時間對話中也會出現嚴重的可靠性問題。當用戶逐步表達需求時，系統性能平均下降39%，這一發現對AI助手的實際應用提出了重要警示。