AI大模型战争年度复盘:21世纪最重要技术竞赛的几个基本事实与演绎趋势
AI大模型战争年度复盘:21世纪最重要技术竞赛的几个基本事实与演绎趋势这场轰轰烈烈的大模型之战,是21世纪迄今为止最重要的技术竞赛,没有之一。
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这场轰轰烈烈的大模型之战,是21世纪迄今为止最重要的技术竞赛,没有之一。
大语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大突破,但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought(CoT)和Tree-of-Thought(ToT)等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力,但它们通常只进行单次推理过程,无法修正错误的推理路径,这严重限制了推理的准确性。
“英伟达版树莓派”这波良心了,性能涨70%,降价50%。 老黄召开厨房发布会,从烤箱里端出这台“掌心AI超算”。
新模型在MATH上(以数学竞赛为主)动辄跑分80%甚至90%以上,却一用就废。
大模型的开源与闭源之争至今仍是热议话题,毕竟讨论核心触及技术发展路径、产业生态构建,以及对未来创新动力的影响。
自OpenAI在2022年发布ChatGPT以来,无论是科技巨头还是初创公司,各个玩家可以说是纷纷加大投入,试图在模型性能上超越彼此。
要让大模型适应各不一样的下游任务,微调必不可少。常规的中心化微调过程需要模型和数据存在于同一位置 —— 要么需要数据所有者上传数据(这会威胁到数据所有者的数据隐私),要么模型所有者需要共享模型权重(这又可能泄露自己花费大量资源训练的模型)。
具备原生中文理解能力,还兼容Stable Diffusion生态。 最新模型结构Bridge Diffusion Model来了。 与Dreambooth模型结合,它生成的穿中式婚礼礼服的歪国明星长这样。
近期,巨人网络发布了“千影QianYing”有声游戏生成大模型,包含游戏视频生成大模型YingGame、视频配音大模型YingSound,实现了有声可交互游戏视频生成的新突破。
AI真是助力科研的神器,不光能用大模型提升写作效率,跟AI技术沾边的论文中顶刊的概率也会增加,升职速度也会提升;但对于科学界来说,大家都一股脑去研究AI,那些不能用AI的领域受到了冷落,最终导致整体科研多样性下降。