得罪了一个 GPT 后，我被所有大模型集体「拉黑」
得罪了一个 GPT 后，我被所有大模型集体「拉黑」技术造成的「风评被害」，也得靠技术来解决。
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8359 点击 2024-09-17 23:16
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技术造成的「风评被害」，也得靠技术来解决。
斯坦福大学的最新研究通过大规模实验发现，尽管大型语言模型（LLMs）在新颖性上优于人类专家的想法，但在可行性方面略逊一筹，还需要进一步研究以提高其实用性。
时隔一年半，Office办公全家桶再次迎来重磅升级。半小时发布会，纳德拉向全世界宣告，「AI时代下的全新工作流开启」。Python塞进Excel，AI秒处理数据。而且，只要一句提示，想法即刻变成PPT。
新型图基础模型来了—— AnyGraph，基于图混合专家（MoE）架构，专门为实现图模型跨场景泛化而生。
发布不到1周，OpenAI最强模型o1的护城河已经没有了。
OpenAI用o1开启推理算力Scaling Law，能走多远？
大型语言模型（LLMs）虽然进展很快，很强大，但是它们仍然存在会产生幻觉、生成有害内容和不遵守人类指令等问题。一种流行的解决方案就是基于【自我纠正】，大概就是看自己输出的结果，自己反思一下有没有错，如果有错就自己改正。目前自己纠正还是比较关注于让大模型从错误中进行学习。
前些天，OpenAI 发布了 ο1 系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息，给 o1-mini 发送 50 条消息。
北京时间 9 月 13 日午夜，OpenAI 发布了推理性能强大的 ο1 系列模型。之后，各路研究者一直在尝试挖掘 ο1 卓越性能背后的技术并尝试复现它。当然，OpenAI 也想了一些方法来抑制窥探，比如有多名用户声称曾试图诱导 ο1 模型公布其思维过程，然后收到了 OpenAI 的封号威胁。
比LoRA更高效的模型微调方法来了——