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。
来自主题: AI技术研报
8778 点击 2024-09-17 23:12
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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。
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。
比LoRA更高效的模型微调方法来了——
一家刚成立6个月的初创公司Chai Discovery最近发布了能对打甚至超越AlphaFold 3的模型Chai-1，而且放出了模型权重和推理代码。不开源的DeepMind这回还能坐得住吗？
MMMU-Pro通过三步构建过程（筛选问题、增加候选选项、引入纯视觉输入设置）更严格地评估模型的多模态理解能力；模型在新基准上的性能下降明显，表明MMMU-Pro能有效避免模型依赖捷径和猜测策略的情况。
AI 工具的强大功能，令人难以置信。但如果你试图打开引擎盖并了解它们在做什么，你通常会一无所获。AI 常常被视为「黑匣子」。
OpenAI博士级别的智能，真的实现了！一位UCI物理学博士实测o1，发现自己用时1年完成的博士论文代码，竟被AI在1个小时之内实现了。
KAN的诞生，开启了机器学习的新纪元！而这背后，竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0，这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒，为下一步科学发现打开速通之门。
OpenAI o1 在数学、代码、长程规划等问题取得显著的进步。一部分业内人士分析其原因是由于构建足够庞大的逻辑数据集 <问题，明确的正确答案> ，再加上类似 AlphaGo 中 MCTS 和 RL 的方法直接搜索，只要提供足够的计算量用于搜索，总可以搜到最后的正确路径。然而，这样只是建立起问题和答案之间的更好的联系，如何泛化到更复杂的问题场景，技术远不止这么简单。