9次迭代后，模型开始出现诡异乱码，直接原地崩溃！就在今天，牛津、剑桥等机构的一篇论文登上了Nature封面，称合成数据就像近亲繁殖，效果无异于投毒。有无破解之法？那就是——更多使用人类数据！
来自主题: AI技术研报
7856 点击 2024-07-25 21:24
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9次迭代后，模型开始出现诡异乱码，直接原地崩溃！就在今天，牛津、剑桥等机构的一篇论文登上了Nature封面，称合成数据就像近亲繁殖，效果无异于投毒。有无破解之法？那就是——更多使用人类数据！
AI 竞赛正以前所未有的速度加速，继 Meta 昨天推出其新的开源 Llama 3.1 模型之后，法国 AI 初创公司 Mistral AI 也加入了竞争。
本文介绍清华大学的一篇关于长尾视觉识别的论文: Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition. 该工作已被 TPAMI 2024 录用，代码已开源。
OpenAI 的新奖励机制，让大模型更听话了。
就在去年，由斯坦福大学和谷歌的研究团队开发的“AI小镇”一举引爆了人工智能社区，成为各大媒体争相报道的热点。他们让多个基于大语言模型（LLMs）的智能体扮演不同的身份和角色在虚拟小镇上工作和生活，将《西部世界》中的科幻场景照进了现实中。
继去年初的第一代VALL-E模型之后，微软最近又上新了VALL-E 2模型，标志着第一个在合成语音稳健性、相似度、自然程度等方面达到人类水平的文本到语音模型。
大模型格局，再次一夜变天。Llama 3.1 405B重磅登场，在多项测试中一举超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。史上首次，开源模型击败当今最强闭源模型。小扎大胆豪言：开源AI必将胜出，就如Linux最终取得了胜利。
以GPT-4o为代表的多模态大语言模型（MLLMs）因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。它们不仅在日常工作中成为用户的得力助手，还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域，掀起了一场技术革命。
我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的，机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天，我们要分享的是一篇深入技术底层的文章，介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。
传统天气预测、气候模拟，正被 AI 颠覆