
强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解
强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解大模型目前的主导地位只是暂时的,在未来五年甚至十年内都不会是技术前沿。 这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。
大模型目前的主导地位只是暂时的,在未来五年甚至十年内都不会是技术前沿。 这是新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton对未来的最新预测。
在旧金山AI工程师世博会上,Simon Willison用自创「骑自行车的鹈鹕」图像生成测试,幽默回顾过去半年LLM的飞速发展。亲测30多款AI模型,强调工具+推理成最强AI组合!
2024年,伯克利人工智能研究中心(BAIR)率先提出了一个新概念——复合人工智能系统(Compound AI Systems,简称CAIS)。这个看似简单的术语背后,蕴含着AI系统架构的根本性改变:不再依赖单一LLM的"超级大脑",而是构建多组件协同的"智能生态系统"。
当前,强化学习(RL)在提升大语言模型(LLM)推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
通过这份全面指南探索大语言模型(LLMs)的关键概念、技术和挑战,专为AI爱好者和准备面试的专业人士精心打造。
迄今为止行业最大的开源力度。在大模型上向来低调的小红书,昨天开源了首个自研大模型。
近年来,大语言模型(LLMs)以及多模态大模型(MLLMs)在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
6 月 6 日,小红书 hi lab(Humane Intelligence Lab,人文智能实验室)团队首次开源了文本大模型 dots.llm1,采用 MIT 许可证。
逻辑推理是人类智能的核心能力,也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现,研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异,但实时「内化」与时俱进的知识仍然是一项挑战。如何让模型在面对复杂的知识密集型问题时,能够自主决策获取外部知识的策略?