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就连「量化」也不管用,scalinglaw真的要终结了吗?一提scalinglaw,人们重点关注的是参数规模、数据量等因素,却忽视了「精度」这一关键变量。哈佛斯坦福MIT等机构研究人员竟发现,低精度训练会降低模型的「有效参数量」!对此,他们提出了「精度感知」scalinglaw。他的研究旨在通过对简单建模变化的深入实证调查来改进LLM。
1492年,哥伦布带着临时组建的船队和船员,从西班牙巴罗斯港出发,历时70天横渡大西洋,到达巴哈马群岛中的一座小岛,在世界地图上首次标下了美洲大陆的位置。哥伦布的航海计划最初并不被看好,他曾在十几年里辗转多地,向葡萄牙、英国、法国等多个国家寻求资助,但均被拒绝。如果碰到一些艰难的选择,也恭喜你,你的人生可能因此精彩。
【新智元导读】震惊!就在刚刚,ScaleAI创始人AlexandrWang宣布:公司的年化收入已经达到近10亿美元。OpenAI的年收入,也仅仅是35-45亿美元。要充分发挥这些模型的潜力,可能需要比用户习惯的其他模型发布更多的实验和尝试。
【新智元导读】MIT研究发现:在AI的操纵下,人类会被植入虚假记忆!36.4%的参与者会被聊天机器人误导,形成「现场有枪」的错误记忆。AI的阿谀奉承,会产生「回音室效应」,让偏见更加强化。她将在2025年1月加入新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院,担任助理教授。
【新智元导读】4名MIT本科生创业,才两年公司就已经估值4亿美元。开发AI编码助手Cursor的Anysphere,最近在A轮融资中已经筹集超6000万美元。他们不仅在内部团队,计划更多地使用这种转换能力还计划为开发者添加更多可利用的AI代码转换功能。
【新智元导读】MITCSAIL的研究人员发现,LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟,模型对语言和世界的理解,绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。LLM会比今天更深层地理解语言。「实验设计很优雅,他们的发现也很乐观,这表明也许LLM可以更深入地了解语言的『含义』。
「因果推理」绝对是当前GenAI热潮下的小众领域,但是它有一个大佬级的坚定支持者——YannLeCun。他在推特上的日常操作之一,就是炮轰Sora等生成模型,并为自己坚信的因果推理领域摇旗呐喊。受JudeaPearl愿景的启发,这项工作代表着一个潜在的新科学前沿——因果关系研究和语言模型的交叉点上。
何恺明入职MIT副教授后,首次带队的新作来了!让自回归模型抛弃矢量量化,使用连续值生成图像。并借鉴扩散模型的思想,提出DiffusionLoss。何恺明在自己的成名领域CV和探索新领域AI4S上都没耽误,两开花,两开花。
【新智元导读】AI系统越来越擅长欺骗、操作人类了。来自MIT、ACU等机构的研究人员通过各种实例研究发现,AI在各类游戏中,通过佯装、歪曲偏好等方式欺骗人类,实现了目标。作为一个社会,我们需要尽可能用更多的时间,为未来AI产品和开源模型的更高级欺骗做准备。
AI系统越来越擅长欺骗、操作人类了。来自MIT、ACU等机构的研究人员通过各种实例研究发现,AI在各类游戏中,通过佯装、歪曲偏好等方式欺骗人类,实现了目标。作为一个社会,我们需要尽可能用更多的时间,为未来AI产品和开源模型的更高级欺骗做准备。