o1开启LLM新范式，Ai2科学家解析背后秘籍：推理和强化学习是关键
o1开启LLM新范式，Ai2科学家解析背后秘籍：推理和强化学习是关键关注NLP领域的人们，一定好奇「语言模型能做什么？」「什么是o1？」「为什么思维链有效？」
来自主题: AI技术研报
7102 点击 2025-02-04 20:15
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关注NLP领域的人们，一定好奇「语言模型能做什么？」「什么是o1？」「为什么思维链有效？」
但这次的情况不太一样：在被称为「新一代国产LLM之光」的大模型背后，我们听到一个特别神奇的，和游戏行业有千丝万缕联系的故事。
在人工智能浪潮席卷全球的今天，大语言模型 (LLM) 正在重塑软件开发流程。近日，字节跳动首次对外披露其内部广泛应用的代码审查系统 BitsAI-CR 的技术细节，展示了 AI 在提升企业研发效率方面的重要进展。
本研究探讨了LLM是否具备行为自我意识的能力，揭示了模型在微调过程中学到的潜在行为策略，以及其是否能准确描述这些行为。研究结果表明，LLM能够识别并描述自身行为，展现出行为自我意识。
近日，资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章，详细介绍了 LLM scaling 的当前状况，并分享了他对 AI 研究未来的看法。
27 页综述，354 篇参考文献！史上最详尽的视觉定位综述，内容覆盖过去十年的视觉定位发展总结，尤其对最近 5 年的视觉定位论文系统性回顾，内容既涵盖传统基于检测器的视觉定位，基于 VLP 的视觉定位，基于 MLLM 的视觉定位，也涵盖从全监督、无监督、弱监督、半监督、零样本、广义定位等新型设置下的视觉定位。
1月13日Mainframe公司发布了可以离线运行在苹果系统（Mac，iPad，iPhone）的本地大语言模型fullmoon: local intelligence
相比LLM和Agent领域日新月异、高度成熟的进展相比，数据收集方面的规范有明显滞后。由超过50名研究人员组成的「数据溯源计划」（DPI）旨在回答这样一个问题：AI训练所需的数据究竟来自何处？
基于一段文本提问时，人类和大模型会基于截然不同的思维模式给出问题。大模型喜欢那些需要详细解释才能回答的问题，而人类倾向于提出更直接、基于事实的问题。
「除了 Claude、豆包和 Gemini 之外，知名的闭源和开源 LLM 通常表现出很高的蒸馏度。」这是中国科学院深圳先进技术研究院、北大、零一万物等机构的研究者在一篇新论文中得出的结论。