大佬亲身示范：操纵AI如此简单，LLM不仅「发疯」还造谣诽谤
大佬亲身示范：操纵AI如此简单，LLM不仅「发疯」还造谣诽谤当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时，网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构；但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时，AI搜索引擎的未来是否值得再三思量？
来自主题: AI技术研报
8687 点击 2024-09-20 20:04
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当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时，网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构；但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时，AI搜索引擎的未来是否值得再三思量？
大语言模型（LLM）的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化，本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
To CoT or not to CoT？
如何处理小众数据，如何让这些模型高效地学习专业领域的知识，一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法，为这个问题带来了新的解决思路。
近期，浙大和 Salesforce 学者进一步发现：语言模型或许帮助有限，但是图像模型能够有效地迁移到时序预测领域。
这个小假期，让我感觉很崩溃的是，一项新的研究彻底打破了我们的幻想：LLM的幻觉问题不仅难以解决，而且 从根本上来说是无法100%完全消除的。
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OpenAI的研究科学家布朗（Noam Brown），这两天在他的自我介绍中，加上了一条：OpanAI o1的联合创始人。
李笑来曾经说过，学英语最好的方法就是用英语。 而英文播客就是练习英语听力的最佳材料之一，可以一边学知识一边练听力。 但是英文播客有一个不可能三角：我能学到知识、我很关心话题、我能听懂他们说话。 要同时满足这三个条件的播客实在太难找了。 但是最近 Google 做了一个 AI 工具，完美地解决了这个问题。
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。