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电力、芯片制造、数据和延迟成四大限制因素,Scaling Law能续到2030年吗?

近年来,人工智能模型的能力显著提高。其中,计算资源的增长占了人工智能性能提升的很大一部分。规模化带来的持续且可预测的提升促使人工智能实验室积极扩大训练规模,训练计算以每年约 4 倍的速度增长。

来自主题: AI资讯
5561 点击    2024-09-14 16:17
Scaling Law瓶颈,Cursor编程为什么这么强?团队参与新研究掏出秘密武器

近段时间,AI 编程工具 Cursor 的风头可说是一时无两,其表现卓越、性能强大。近日,Cursor 一位重要研究者参与的一篇相关论文发布了,其中提出了一种方法,可通过搜索自然语言的规划来提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代码生成能力。

来自主题: AI技术研报
5621 点击    2024-09-11 13:57
2030年,Scaling Law会到达极限吗?GPT-6能出来吗?

9 月 2 日,马斯克发文称,其人工智能公司 xAI 的团队上线了一台被称为「Colossus」的训练集群,总共有 100000 个英伟达的 H100 GPU。

来自主题: AI资讯
3631 点击    2024-09-08 10:50