
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一大模型推理,无疑是当下最受热议的科技话题之一。
大模型推理,无疑是当下最受热议的科技话题之一。
随着大型语言模型(LLM)技术的不断发展,Chain-of-Thought(CoT) 等推理增强方法被提出,以期提升模型在数学题解、逻辑问答等复杂任务中的表现,并通过引导模型逐步思考,有效提高了模型准确率。
1、深度研究实际场景 2、深度研究是什么,它用了什么能力? 3、在深度研究上,AI 为啥比人强这么多? 4、哪些问题,值得用深度研究方式来做? 5、怎样用好深度研究,保持结果的稳定性? 6、各类深度研究产品的特点以及使用技巧?
大模型公司挖墙脚哪家强,Anthropic才是最大赢家?不仅顶尖AI人才的留存率达到80%,而且工程师从OpenAI跳槽到Anthropic的可能性是从Anthropic转投OpenAI的8倍。
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM通过优化模型的预测分布,增强其对正确答案的置信度,为大模型后训练提供了一种更高效简洁的新思路。
如今的新浪,已经被DeepSeek全面重塑了!新浪新闻推出AI辅助工具「智慧小浪」帮我们看新闻,更高效、更深度。同时,微博的「评论罗伯特」的人味也是噌噌up,爆梗频出、妙语连珠。
当AI开始写报告、做播客、生成视频,内容创作者还剩什么优势?
实践出真知
想训练属于自己的高性能推理模型,却被同步强化学习(RL)框架的低效率和高门槛劝退?AReaL 全面升级,更快,更强,更好用!
LLM根本不会思考!LeCun团队新作直接戳破了大模型神话。最新实验揭示了,AI仅在粗糙分类任务表现优秀,却在精细任务中彻底失灵。