Ilya预言错了！华人Nature一作给RLHF「判死刑」，全球大模型都不可靠
Ilya预言错了！华人Nature一作给RLHF「判死刑」，全球大模型都不可靠2022年，AI大牛Ilya Sutskever曾预测：「随着时间推移，人类预期和AI实际表现差异可能会缩小」。
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4341 点击 2024-09-29 16:18
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2022年，AI大牛Ilya Sutskever曾预测：「随着时间推移，人类预期和AI实际表现差异可能会缩小」。
告别传统指令微调，大模型特定任务性能提升有新方法了。 一种新型开源增强知识框架，可以从公开数据中自动提取相关知识，针对性提升任务性能。 与基线和SOTA方法对比，本文方法在各项任务上均取得了更好的性能。
大模型医疗应用还在早期，最大挑战还是在数据的处理上，国内至少还需要两到三年来解决； 创业公司还有机会，只要找到合适的切入点。这个行业只有撑死的，没有饿死的。
NeurIPS 2024评审结果已经公布了！ 收到邮件的小伙伴们，就像在开盲盒一样，纷纷在社交媒体上晒出了自己的成绩单。
字节跳动以性价比策略切入市场，掀起价格竞争，但高性能模型仍保持付费门槛。B端市场对豆包视频大模型的接纳度有待观察，其商业变现与用户场景适配性成为主要考验。
人工智能是完全不同的。人们把它与以前的革命相提并论，但它是不同的，因为它是人类历史上第一个能够独立做出决定和创造新想法的技术。印刷机可以印刷我的书，但它不能写书。它只能复制我的想法。原子弹可以摧毁一座城市，但它不能自己决定轰炸哪座城市，也不能决定为什么要轰炸它。而人工智能可以做到这一点。
早早打出“All in AI”的百度，一直都是国内AI赛道的领跑者。
任何面向消费者的服务，都可能被颠覆 移动互联网等技术创新，让人们享受到了很多过去无法获得的高成本服务。比如，有了Uber，就相当于每个人都有了专职司机，随叫随到。类似的例子，还有在线教育、在线医疗等等。
中国AI公司更多以市场需求为导向，聚焦于实际应用，例如自动驾驶、机器人等具体领域。在融资、技术创新、原创算法等方面与全球领先企业仍存在一定差距。
在这种背景下，研究团队提出了一个全新的框架：SubgoalXL，结合了子目标（subgoal）证明策略与专家学习（expert learning）方法，在 Isabelle 中实现了形式化定理证明的性能突破。