Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects，2014GoertzelJournal of Artificial General Intelligence14年的一篇AGI综述，里面探讨了AGI的定义、分类和评估方法等，作者貌似现在是AGI大会的编辑了hhTowards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture，2020Pei jingNature2020年的一个讨论实现AGI硬件的论文，其实现了在同一芯片上同时运行MLP-like和SNN神经网络的硬件环境AGI Brain II: The Upgraded Version with Increased Versatility Index，2021Mohammadreza AlidoustAGI20211.提出一个AGI指标，2.用Mamdani模糊推理联想记忆代替原本的神经网络NN表示外显记忆Training language models to follow instructions with human feedback，2022Long Ouyang等人OpenAIInstructGPT，在大型语言模型的基础上引入人工引导和强化学习，大大提升模型性能Yann Lecun: A Path Towards Autonomous Machine Intelligence 自主机器学习和AGI,2022Yann LecunMachine Learning提出了自主智能体的架构和训练范式,论文地址GPT-4原论文详细解读（GPT-4 Technical Report）,2023OpenAIOpenAIGPT-4，提出了多模态的大型语言模型，具备一定的常识和认知能力ChatGLM，2023Aohan Zeng，Du等人International Conference on Learning Representations (ICLR)ChatGLM，ChatGLM-6B结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models,2023Hugo TouvronpreprintLLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7-65B 参数规模的LLM，其中LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)。开源。A Survey of Large Language Models，2023Wayne Xin Zhao,preprint大型语言模型综述，非常详细，格局打开！ChatDB: AUGMENTING LLMS WITH DATABASES AS THEIR SYMBOLIC MEMORY，2023Chenxu HupreprintChatDB清华团队针对大模型LLMs的长期记忆能力进行的改进，提出数据库与大模型结合开源LONGNET: Scaling Transformers to1,000,000,000 Tokens，2023Jiayu DingpreprintLONGNET微软做的针对大模型的长文本学习，长期记忆进行的改进，开源Focused Transformer: Contrastive Training for Context Scaling，2023Szymon TworkowskipreprintLongLlama谷歌DeepMind研究团队提出了一种注意力集中的transformer架构FOTTowards Benchmarking and Improving the Temporal Reasoning Capability of Large Language Models，2023谭清宇，Hwee Tou Ng，邴立东ACL 2023 main conferenceLLM理解时间变迁。达摩院联合NUS提出时间推理数据集以及时间强化的训练范式UnIVAL: Unified Model for Image, Video, Audio and Language Tasks，2023Mustafa ShukorpreprintUnIVAL，该算法不依赖于数据集大小或具有数十亿参数的大模型，仅仅具有约0.25B的参数量，而且将文本、图像、视频和音频这4个多模态任务统一到了一个模型中Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models，2023Besta Maciejpreprint思维图，将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey，2023Xi Zhi hengpreprintAgent，综述NExT-GPT: Any-to-Any Multimodal LLM，2023Wu ShengqiongpreprintNExT-GPT，多模态大模型，实现任意模态之间的转换。NextGPT整体结构图、模型示意图和使用模型时示意图Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools，2023Schick TimopreprintToolsformer，GPT与各种工具结合The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)，2023Yang ZhengyuanpreprintGPT-4V测评报告EFFICIENT STREAMING LANGUAGE MODELS WITH ATTENTION SINKS，2023Xiao Guangxuanpreprint流式LLM，无限扩展LLM长度Improving Image Generation with Better Captions，2023Betker JamesOpen AIDaLLE3，作画大师接入chatgpt，论文中文版见这Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey，2023Zhang Linfengpreprint思维链综述RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities of Large Language ModelsWang Zekun Moorepreprint角色扮演大模型A Survey on Multimodal Large Language Models，2023Yin Chaoyoupreprint多模态大模型综述Visual Instruction Tuning，2023Liu Haotianpreprint视觉大模型llava,通过视觉调优，支持基于图片的聊天