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大模型的“成本瘦身”运动
大多数人可能都有感知，即大模型一直在变大，其存储成本、运维成本等各项成本也在不断增加，这就导致大模型成为了一门极其烧钱的生意。这个时候问题就来了，当一味求大的时代过去之后，我们要怎么给大模型“减负”呢？具体可以怎么实现？
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伴随着大模型的发展，我们或许可以深挖一个问题，即什么是挡在大模型前进路上的具体行为？关于这个问题，作者尝试进行了探究，一起跟着作者来看一下，或许可以帮助你思考这个问题。
当虚拟人学会玩“狼人杀”：一次由大模型带来的智能体变革
本文围绕多技术融合的虚拟人技术，把握三个主题：虚拟人技术框架、多虚拟人互动框架、虚拟人玩转Among Us，聚焦于如何利用大模型来驱动虚拟人，并结合 AI 智能体的概念和技术进行架构设计。
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具备视觉能力的GPT-4版本——GPT-4V，一定程度上被大众寄予了期待，但最近有研究人员基于他们对于视觉能力的测试，发现GPT-4V在回答视觉问题组的错误率竟高达近90%。而导致这类错误发生的原因，可能在于视觉错觉和语言幻觉。
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