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就連「量化」也不管用,scalinglaw真的要終結(jié)了嗎?一提scalinglaw,人們重點(diǎn)關(guān)注的是參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)量等因素,卻忽視了「精度」這一關(guān)鍵變量。哈佛斯坦福MIT等機(jī)構(gòu)研究人員竟發(fā)現(xiàn),低精度訓(xùn)練會降低模型的「有效參數(shù)量」!對此,他們提出了「精度感知」scalinglaw。他的研究旨在通過對簡單建模變化的深入實(shí)證調(diào)查來改進(jìn)LLM。
1492年,哥倫布帶著臨時組建的船隊(duì)和船員,從西班牙巴羅斯港出發(fā),歷時70天橫渡大西洋,到達(dá)巴哈馬群島中的一座小島,在世界地圖上首次標(biāo)下了美洲大陸的位置。哥倫布的航海計(jì)劃最初并不被看好,他曾在十幾年里輾轉(zhuǎn)多地,向葡萄牙、英國、法國等多個國家尋求資助,但均被拒絕。如果碰到一些艱難的選擇,也恭喜你,你的人生可能因此精彩。
【新智元導(dǎo)讀】震驚!就在剛剛,ScaleAI創(chuàng)始人AlexandrWang宣布:公司的年化收入已經(jīng)達(dá)到近10億美元。OpenAI的年收入,也僅僅是35-45億美元。要充分發(fā)揮這些模型的潛力,可能需要比用戶習(xí)慣的其他模型發(fā)布更多的實(shí)驗(yàn)和嘗試。
【新智元導(dǎo)讀】MIT研究發(fā)現(xiàn):在AI的操縱下,人類會被植入虛假記憶!36.4%的參與者會被聊天機(jī)器人誤導(dǎo),形成「現(xiàn)場有槍」的錯誤記憶。AI的阿諛奉承,會產(chǎn)生「回音室效應(yīng)」,讓偏見更加強(qiáng)化。她將在2025年1月加入新加坡南洋理工大學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院,擔(dān)任助理教授。
《柳葉刀》曾明確指出,飲酒沒有所謂的安全劑量和頻率,一旦飲酒,即便少量,肝臟也會受到酒精的直接傷害?!案杀币欢ā案巍北?,是醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的事實(shí)。但現(xiàn)實(shí)中難免有社交場合不得不推杯換盞一番,這就需要把解酒護(hù)肝產(chǎn)品當(dāng)作剛需!解酒藥怎么選?和化妝品一樣看成分,EMIT依美可谷胱甘肽酵母姜黃壓片糖果,融合谷胱甘肽與姜黃素,姜黃素解酒,谷胱甘肽護(hù)肝,兩?
【新智元導(dǎo)讀】4名MIT本科生創(chuàng)業(yè),才兩年公司就已經(jīng)估值4億美元。開發(fā)AI編碼助手Cursor的Anysphere,最近在A輪融資中已經(jīng)籌集超6000萬美元。他們不僅在內(nèi)部團(tuán)隊(duì),計(jì)劃更多地使用這種轉(zhuǎn)換能力還計(jì)劃為開發(fā)者添加更多可利用的AI代碼轉(zhuǎn)換功能。
【新智元導(dǎo)讀】MITCSAIL的研究人員發(fā)現(xiàn),LLM的「內(nèi)心深處」已經(jīng)發(fā)展出了對現(xiàn)實(shí)的模擬,模型對語言和世界的理解,絕不僅僅是簡單的「鸚鵡學(xué)舌」。LLM會比今天更深層地理解語言?!笇?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)很優(yōu)雅,他們的發(fā)現(xiàn)也很樂觀,這表明也許LLM可以更深入地了解語言的『含義』。
【新智元導(dǎo)讀】科學(xué)家正在通過AI的力量,改變?nèi)橄侔┑默F(xiàn)狀。在全球范圍內(nèi),每年有超過60萬名女性因乳腺癌無法存活。并寫下了「AICANBEGOOD!」這樣令人充滿期冀的文字。
夏季奧運(yùn)會來臨,世界頂尖水平的精彩賽事和隔著一個半球的時差,讓體育迷痛并快樂著。國內(nèi)正逢盛夏,熬夜看比賽,白天還要頂著烈日去上班,身體難免疲倦,黑眼圈加重、皮膚暗沉,這時候就需要一點(diǎn)小小的助力來為皮膚“加油”,金城生物旗下國產(chǎn)新銳功能性食品品牌EMIT依美可為此來,新品升級版二代谷胱甘肽酵母壓片糖果驚喜來襲。隨著品牌的逐步進(jìn)階,產(chǎn)品也將會不斷升級迭代,以更便捷、更高效、更周全的產(chǎn)品,帶來更高、更快、更強(qiáng)的健康體驗(yàn),在這個不斷追求健康、自信、美麗的時代,為大家的身體保駕護(hù)航。
「因果推理」絕對是當(dāng)前GenAI熱潮下的小眾領(lǐng)域,但是它有一個大佬級的堅(jiān)定支持者——YannLeCun。他在推特上的日常操作之一,就是炮轟Sora等生成模型,并為自己堅(jiān)信的因果推理領(lǐng)域搖旗吶喊。受JudeaPearl愿景的啟發(fā),這項(xiàng)工作代表著一個潛在的新科學(xué)前沿——因果關(guān)系研究和語言模型的交叉點(diǎn)上。