硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探
硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探2022年诞生的ChatGPT,已经在相当程度上实现了大模型的Scaling law(尺度定律)和通用能力涌现。
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2022年诞生的ChatGPT,已经在相当程度上实现了大模型的Scaling law(尺度定律)和通用能力涌现。
近日,来自谷歌和苹果的研究表明:AI模型掌握的知识比表现出来的要多得多!这些真实性信息集中在特定的token中,利用这一属性可以显著提高检测LLM错误输出的能力。
LLM训练速度还可以再飙升20倍!英伟达团队祭出全新架构归一化Transformer(nGPT),上下文越长,训练速度越快,还能维持原有精度。
牛顿没解决的问题,AI给你解决了? AI的推理能力一直是研究的焦点。作为最纯粹、要求最高的推理形式之一,能否解决高级的数学问题,无疑是衡量语言模型推理水平的一把尺。
当今的大经济环境下,AI是少数的上升赛道,虽然商业化曲折,但毕竟寄托了“全村的希望”。不少人跟随潮水的方向,转行到AI行业:深夜求职直播间里,人们问“今年AI赛道值不值得去”,小红书上不少互联网从业者分享如何转到AI产品经理。
在当今人工智能(AI)和机器学习(ML)技术迅猛发展的背景下,解释性AI(Explainable AI, XAI)已成为一个备受关注的话题。
OpenAI前CTO Mira Murati出走后,动向进一步明确—— 被曝筹备新公司,吸金超1亿美元(约合7亿人民币),且和她同一天离开OpenAI的Barret Zoph(前研究副总裁)也可能入局。
李飞飞,现在是AI圈内外一个人尽皆知的名字。
群英荟聚,探索AI前沿。 10月19日,百模论剑·首届全国“人工智能+”行业应用创新大赛在成都世纪城洲际酒店举行。
苹果研究者发现:无论是OpenAI GPT-4o和o1,还是Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型,都未被发现任何形式推理的证据,而更像是复杂的模式匹配器。无独有偶,一项多位数乘法的研究也被抛出来,越来越多的证据证实:LLM不会推理!