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薦 續(xù)命Scaling Law？世界模型GPT-4o讓智能體超級規(guī)劃，OSU華人一作
ScalingLaw又能續(xù)命了?如何通過語言智能體的高級規(guī)劃來Scaling推理時計算?答案就是——使用LLM作為世界模型。使用GPT-4o來預(yù)測網(wǎng)站上操作的結(jié)果，可以提供強大的性能，同時還能提高安全性和效率。其他還有多模態(tài)，基礎(chǔ)、規(guī)劃與推理，合成數(shù)據(jù)和智能體安全。
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薦 Scaling Law或?qū)⒔K結(jié)？哈佛MIT預(yù)警：低精度量化已無路可走，重磅研究掀翻AI圈
就連「量化」也不管用，scalinglaw真的要終結(jié)了嗎?一提scalinglaw，人們重點關(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證調(diào)查來改進(jìn)LLM。
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薦 Ilya認(rèn)錯，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技術(shù)路線取代OpenAI
Ilya終于承認(rèn)，自己關(guān)于Scaling的說法錯了!現(xiàn)在訓(xùn)練模型已經(jīng)不是「越大越好」是找出Scaling的對象究竟應(yīng)該是什么。SSI在用全新方法擴展預(yù)訓(xùn)練。如果GPT的發(fā)展沒有加速，是不是就意味著末日論者錯了——AI不會進(jìn)入所謂的遞歸自我改進(jìn)循環(huán)，在這個循環(huán)中，AI會一次又一次地找出如何制造下一個更好版本的自己?對此，MarcAndreessen認(rèn)為，這種明顯的平臺期意味著這樣的恐懼目前看
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清華團(tuán)隊破解具身智能Scaling Law，GPT時刻在即！寧德時代聯(lián)創(chuàng)終于出手
半年兩次大融資后，這家具身智能黑馬再次獲得融資!作為柏睿資本首次投資的具身智能企業(yè)，千尋智能不僅擁有出身自伯克利系聯(lián)創(chuàng)，在技術(shù)、硬件、商業(yè)化上，也讓人極有信心。我們意外發(fā)現(xiàn)，具身智能領(lǐng)域的明星初創(chuàng)公司千尋智能，悄悄完成了工商變更。具身智能這盤大棋，接下來就看千尋智能如何交卷了。
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薦 OpenAI開啟推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的機會來了
OpenAI的新模型o1，可謂是開啟了ScalingLaw的新篇章——隨著更多的強化學(xué)習(xí)和更多的思考時間，o1在邏輯推理能力上已經(jīng)達(dá)到了目前天花板級別。尤其是在北大給出的一項評測中，o1-mini模型的跑分比o1-preview還要高:這就展示一種新的思路和可能性——小模型專門加強推理能力，放棄在參數(shù)中存儲大量世界知識。我們希望通過這個專欄，讓更多的人了解CPU在AI推理加速，甚至是整個A
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薦 AI 3D生成天花板再拉升！清華團(tuán)隊煉成3D Scaling Law
《黑神話·悟空》的火爆，帶火的不僅是3D游戲本身有背后暗潮洶涌的AI3D生成技術(shù)。外界對3D大模型賽道的關(guān)注度都稍遜于語言模型和視頻模型。3DScalingLaw或?qū)淼耐黄菩赃M(jìn)展，似乎已經(jīng)預(yù)示了人工智能領(lǐng)域下一個焦點的方向。
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薦 拯救OpenAI 1500億估值，就靠o1了？全新Scaling Law終結(jié)奧特曼「非營利游戲」
最近的公司會議上，奧特曼向全體員工承認(rèn)，明年OpenAI或?qū)[脫非營利組織結(jié)構(gòu)。o1的問世，直接誕生了新的ScalingLaw，更是在醫(yī)療性能上表現(xiàn)出色。但毫無疑問的是，OpenAI的這一舉動，勢必會引發(fā)關(guān)于它對AI的治理以及偏離AGI使命的質(zhì)疑。
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視頻生成控制提升幾十倍，新一代輕量級ControlNeXt火了，賈佳亞團(tuán)隊正挑戰(zhàn)Scaling Law
又一款國產(chǎn)AI神器吸引了眾網(wǎng)友和圈內(nèi)研究人員的關(guān)注!它就是全新的圖像和視頻生成控制工具——ControlNeXt，由思謀科技創(chuàng)始人、港科大講座教授賈佳亞團(tuán)隊開發(fā)。X平臺上知名AI博主「AK」推薦從命名來看，ControlNeXt「致敬」了斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊在2023年2月提出的ControlNet，通過引入一些額外的控制信號，讓預(yù)訓(xùn)練的圖像擴散模型根據(jù)預(yù)設(shè)的條件調(diào)整和優(yōu)化，實現(xiàn)線稿生成全彩圖能做語義分割、邊緣檢測、人體姿勢識別。未來在持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動下，我們將看到更多「小彌堅」的大模型成果出現(xiàn)。
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Llama 8B搜索100次超越GPT-4o！推理+搜索即可提升性能，新「Scaling Law」誕生？
【新智元導(dǎo)讀】最近的論文表明，LLM等生成模型可以通過搜索來擴展，并實現(xiàn)非常顯著的性能提升。另一個復(fù)現(xiàn)實驗也發(fā)現(xiàn)，讓參數(shù)量僅8B的Llama3.1模型搜索100次，即可在Python代碼生成任務(wù)上達(dá)到GPT-4o同等水平。為達(dá)到這個目的，可重復(fù)數(shù)字環(huán)境中的agent似乎是一個有前景的方向。
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薦 Scaling Law觸礁「數(shù)據(jù)墻」？Epoch AI發(fā)文預(yù)測LLM到2028年耗盡所有文本數(shù)據(jù)
【新智元導(dǎo)讀】訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，對LLM性能的重要性已經(jīng)是不言自明的事實。EpochAI近期的一篇論文卻給正在瘋狂擴展的AI模型們潑了冷水，他們預(yù)測，互聯(lián)網(wǎng)上可用的人類文本數(shù)據(jù)將在四年后，即2028年耗盡。「最大的不確定性在于，你會看到什么樣的技術(shù)突破。
