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Buffer of Thoughts：LLM的思想缓冲区
提出元缓冲区的概念，用来存储从各个任务的问题解决过程中提炼出来的高级思想，即思想模板。对于每个问题，检索思想模板，使用特定的推理结构自适应地进行有效推理。另外有缓冲区管理器来动态更新元缓冲区。
Github：https://github.com/yangling0818/buffer-of-thought-llm
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我对国内开源大模型是否有审查一直很好奇，今天看到一篇非常不错的文章《An Analysis of Chinese LLM Censorship and Bias with Qwen 2 Instruct》分享给大家。这篇文章详细分析了中国 LLM 的审查现象，作者通过对 Qwen 2 Instruct 模型的测试，发现该模型在回答有关中国敏感话题的问题时，会有回避或选择与中国政府立场一致的回答。作者不是中国审查制度的专家，借助 ChatGPT (4o) 和 Claude ( Opus ) 来帮他梳理讨论主题，并找出可能被拒绝或禁止的问题变体。然后在本地运行的 Qwen/Qwen2-7B-Instruct 实例测试，以验证哪些问题会稳定地被拒绝，并同时创建了一个数据集来记录这些拒绝问题。他使用 Claude 将所有被拒绝的英文问题翻译成简体中文，并再次提出这些问题，测试哪些问题也会导致拒绝（令人意外的是，以中文提出的问题导致拒绝的情况要少得多，文章有详细解释）。最终，收集了大约 95 个会被拒绝的问题，并把它们编成一个数据集:augmxnt/deccp非常精彩的一篇报告，大家自己看吧……✦ 原文https://huggingface.co/blog/leonardlin/chinese-llm-censorship-analysis✦ 收到审查数据集https://huggingface.co/datasets/augmxnt/deccp?row=5
