AI教母李飞飞狂揽1亿投资，3个月干出10亿美元独角兽！
AI教母李飞飞狂揽1亿投资，3个月干出10亿美元独角兽！「AI教母」创业，3个月就干出了估值10亿的AI独角兽。
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4611 点击 2024-07-18 16:32
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「AI教母」创业，3个月就干出了估值10亿的AI独角兽。
World Labs被曝已完成2轮融资，最新一轮融资金额约1亿美元。
从排名Top20的美国AI教育产品中，一窥 AI 战略背后的产品取胜关键。
在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。
最近两天，一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引发了热议，就连图灵奖得主 Yann LeCun 也参与了进来。
人形机器人的「Hello World」。
随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。
高质量图像编辑的方法有很多，但都很难准确表达出真实的物理世界。 那么，Edit the World试试。
比斯坦福DPO（直接偏好优化）更简单的RLHF平替来了，来自陈丹琦团队。 该方式在多项测试中性能都远超DPO，还能让8B模型战胜Claude 3的超大杯Opus。 而且与DPO相比，训练时间和GPU消耗也都大幅减少。
为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。