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深度学习三位大牛合作在Nature上发表深度学习的综述性论文
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基于注意力机制的深度学习模型
奠定了现代大语言模型的基础范式
大模型时代的理论基础，首次系统性研究语言模型的缩放规律
涵盖 57 个学科的大规模多任务理解基准，业界最广泛使用的通用能力测试
开创性工作，提出结合检索和生成的 RAG 范式
将 Transformer 应用到视觉任务，改变了计算机视觉的范式
通过对比学习连接图像和文本，多模态基础模型的里程碑
最流行的参数高效微调方法，通过低秩矩阵高效微调大模型
潜在空间进行扩散，大幅降低计算成本，Stable Diffusion 的理论基础
开创性工作，通过引导模型展示推理步骤来提升推理能力
ChatGPT 的技术基础
Agent 架构的奠基性工作
改变提示工程的工作方式，将提示工程系统化为可编程框架
系统性总结提示工程技术的综述
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