成功从过去的经验中提取知识并将其应用于未来的挑战,这是人类进化之路上重要的里程碑。那么在人工智能时代,AI 智能体是否也可以做到同样的事情呢?
成功从过去的经验中提取知识并将其应用于未来的挑战,这是人类进化之路上重要的里程碑。那么在人工智能时代,AI 智能体是否也可以做到同样的事情呢?
有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调(SFT)和基于分数反馈的强化学习(RLHF)。然而,分数只能反应当前回复的好坏程度,并不能明确指出模型的不足之处。相较之下,我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。
1月18日,马克·扎克伯格宣布,Meta正在计划构建自己的AGI(通用人工智能),将在绝大多数领域中都达到或超越人类智能水平。同时他强调,保证会向大众开放这一技术,以便人人都能从中获益。
Vista-LLaMA 在处理长视频内容方面的显著优势,为视频分析领域带来了新的解决框架。
华为盘古系列,带来架构层面上新!量子位获悉,华为诺亚方舟实验室等联合推出新型大语言模型架构:盘古-π。
大模型打开AI新世界,Vision Pro引领空间计算,智能电车超越油车,拼多多“新王”已立,智能手机狂卷创新,新硬件层出不穷,鸿蒙系统加速壮大,AI芯片驱动万物……2023年,科技产业发生了太多重大事件。
仅次于GPT-4,李开复零一万物Yi-34B-Chat最新成绩公布——在Alpaca经认证的模型类别中,以94.08%的胜率,超越LLaMA2 Chat 70B、Claude 2、ChatGPT!
啥?AI都能自己看电影大片了?贾佳亚团队最新研究成果,让大模型直接学会了处理超长视频。
前不久,原阿里首席AI科学家贾扬清的一条朋友圈截图四处流传。贾扬清说,他的一个朋友告诉他,某国产大模型不过是LLaMA架构,只是更换了几个变量名而已。 很快有好事者发现,在大模型、数据集开源社区Hugging Face上,就有一位开发者发出了类似质疑:“该模型使用了Meta LLaMA 的架构,只修改个tensor(张量)”。
Buddy Compiler 端到端 LLaMA2-7B 推理示例已经合并到 buddy-mlir仓库[1]主线。我们在 Buddy Compiler 的前端部分实现了面向 TorchDynamo 的第三方编译器,从而结合了 MLIR 和 PyTorch 的编译生态。