o1规划能力首测！已超越语言模型范畴，preview终于赢mini一回
o1规划能力首测！已超越语言模型范畴，preview终于赢mini一回o1-preview终于赢过了mini一次！ 亚利桑那州立大学的最新研究表明，o1-preview在规划任务上，表现显著优于o1-mini。
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5919 点击 2024-09-29 15:47
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o1-preview终于赢过了mini一次！ 亚利桑那州立大学的最新研究表明，o1-preview在规划任务上，表现显著优于o1-mini。
大模型医疗应用还在早期，最大挑战还是在数据的处理上，国内至少还需要两到三年来解决； 创业公司还有机会，只要找到合适的切入点。这个行业只有撑死的，没有饿死的。
OpenAI CTO Mira Murati的离开，与GPT-4o、Her息息相关！ 简单来说，就是今年春天OpenAI为了大抢谷歌开发者大会的风头，紧急推出GPT-4o。
DALL-E、MidJourney等工具的诞生，让我们看到了GenAI高超的「创作技能」。但如果反过来，让AI去分析艺术大师的画作，它们又会有怎样的表现？
NeurIPS 2024评审结果已经公布了！ 收到邮件的小伙伴们，就像在开盲盒一样，纷纷在社交媒体上晒出了自己的成绩单。
OpenAI CEO奥特曼，墙倒众人推？ 惊人的高管离职潮，令外界对OpenAI的信任降至谷底—— 如果技术真的接近AGI，如果奥特曼真的是位好领导，眼看着公司就要变成「非营利」，他们怎么可能舍得走？ 面对外界质疑，奥特曼急忙澄清：自己绝对没有拿7%的股份！
《纽约时报》今天披露了很多关于 OpenAI 有意思的数据，根据其查阅的财务文件显示，OpenAI 8 月份的月收入达到 3 亿美元，自 2023 年初以来增长了 1700%，预计今年的年销售额约为 37 亿美元，而明年营收将增至 116 亿美元。
视觉数据的种类极其多样，囊括像素级别的图标到数小时的视频。现有的多模态大语言模型（MLLM）通常将视觉输入进行分辨率的标准化或进行动态切分等操作，以便视觉编码器处理。然而，这些方法对多模态理解并不理想，在处理不同长度的视觉输入时效率较低。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。