具有几乎无限上下文长度的LLM可以实现AGI ？

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前言： 科研就像一场冒险，而看论文就是你的探险工具！只有通过深入阅读，才能找到宝藏，发现那些意想不到的科研奇遇哦！ 1. AI-native Memory: 大模型到通用人工智能的路径   标题： AI-native Memory: A Pathway from LLMs Towards AGI   相关领域： 模型结构改进、预训练、指令微调、奖励模型、RLHF、模型评估、数据集构建、评估指标、模型蒸馏、多模态   作者： Jingbo Shang,  Zai Zheng,  Xiang Ying   分析： 这篇论文主要探讨了如何通过整合内存将大型语言模型(LLMs)导向人工智能通用智能(AGI)。他们提出了一个观点，即具有几乎无限上下文长度的LLM可以实现AGI。然而，现有的LLMs的有效上下文长度可能远小于其声称的上下文长度，并且同时从长上下文中找到相关信息并进行简单的推理几乎是不可能的。作者认为，AGI应该是一个系统，其中LLMs作为核心处理器，除 ………………………………