
突破86%,解耦LLM的记忆与推理,首个超越GPT-4o的推理框架(含prompt) | 最新
突破86%,解耦LLM的记忆与推理,首个超越GPT-4o的推理框架(含prompt) | 最新这是一个不容小觑的最新推理框架,它解耦了LLM的记忆与推理,用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
这是一个不容小觑的最新推理框架,它解耦了LLM的记忆与推理,用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
近日,面对EDA界对于自家AlphaChip的质疑,谷歌首席科学家Jeff Dean以论文回应论文,并表示:大家注意,这是同行竞争!
代码模型SFT对齐后,缺少进一步偏好学习的问题有解了。 北大李戈教授团队与字节合作,在模型训练过程中引入偏好学习,提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。
Google Learn About:继 NotebookLM 之后又一个 AI Native 产品,真正的 AI Native Education 尝试
近期,微软研究团队发布了一项重要的研究成果,揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法(如Medprompt)到原生推理机制(如OpenAI的o1)演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论,探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。
随着scaling law撞墙新闻爆出,全球科技圈、资本市场关于大模型发展触及天花板的讨论愈演愈烈。那么,AI发展是否放缓?后续又将如何发展?商业模式如何突破?
今年 4 月,AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。
Powerful AI 预计会在 2026 年实现,足够强大的 AI 也能够将把一个世纪的科研进展压缩到 5-10 年实现(“Compressed 21st Century”),在他和 Lex Fridman 的最新对谈中,Dario 具体解释了自己对于 Powerful AI 可能带来的机会的理解,以及 scaling law、RL、Compute Use 等模型训练和产品的细节进行了分享
在今天的Ignite开发者大会上,微软发布了两款专为其数据中心基础设施设计的新芯片:Azure Integrated HSM和Azure Boost DPU。
JENOVA:AI Reddit Search & AI Youtube Search 功能上线,以及为啥这个需求爆了