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关键词: 自回归,扩散模型,模型训练,Diffusion,LLM

DeepMind新发布的AlphaFold 3是科技圈今天的绝对大热门，成为了Hacker News等许多科技媒体的头版头条。

关键词: Medusa2,AI,模型训练,LLMs,顺序解码器

传统上，大型语言模型（LLMs）被认为是顺序解码器，逐个解码每个token。

关键词: LSTM,长短时记忆,Transformer,arXiv,LLM

20 世纪 90 年代，长短时记忆（LSTM）方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来，LSTM 经受住了时间的考验，并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而，以可并行自注意力为核心 Transformer 横空出世之后，LSTM 自身所存在的局限性使其风光不再。

关键词: AlphaGo,GPT-4,7B模型,AI数据,LLM,AlphaMath

把AlphaGo的核心算法用在大模型上，“高考”成绩直接提升了20多分。

关键词: TorchV AI ,RAG。大模型,AI创业,AI商业化,LLM

自从和员外上家公司离职后，我们就自己搞公司投入到了RAG大模型的AI产品应用的开发中，这中间有一个春节，前后的总时间大概是三个月左右，在这三个月期间，基本是昼夜兼程啊，到今天3月底结束，产品目前看是有了一个基础的雏形。

关键词: LLM,AI,AI学者,H-JEPA,AI框架

机器如何能像人类和动物一样高效地学习？机器如何学习世界运作方式并获得常识？机器如何学习推理和规划……

关键词: AI数学,MUSTARD,LLM,大模型, LLMs

近年来，大型语言模型（LLM）在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程，因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑， 但仍然面临着重要的挑战。

关键词: LLM,微调,LongRoPE,模型训练,上下文

大型语言模型（LLM）往往会追求更长的「上下文窗口」，但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值（catastrophic values）等问题，目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token

关键词: 吴恩达,AI,智能体,Agent,LLM

前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。

关键词: 吴恩达,AI,智能体,Agent,LLM

前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。