AI学会隐藏思维暗中推理!不依赖人类经验解决复杂任务,更黑箱了
AI学会隐藏思维暗中推理!不依赖人类经验解决复杂任务,更黑箱了AI做数学题,真正的思考居然是暗中“心算”的?
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AI做数学题,真正的思考居然是暗中“心算”的?
2016 年,由人工智能撰写《电脑写小说的那一天》小说成功通过了日本“星新一文学奖”的初选;Sony 开发的 DeepBach AI 在深度学习巴赫后,创作出的仿巴赫音乐,在 1600 位听众里,骗过了超过一半的人,让他们以为这就是巴赫本人的创作。
就在五一期间,OpenAI钦定的Sora早鸟用户——编剧兼导演Paul Trillo,重磅发布了「首支利用OpenAI Sora制作的官方MV」!
今年 1 月份,2024 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布,斯坦福大学语言学和计算机科学教授、AI 学者克里斯托弗・曼宁(Christopher Manning)获奖。
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。
使用测序 (scATAC-seq) 技术对转座酶可及的染色质进行单细胞测定,可在单细胞分辨率下深入了解基因调控和表观遗传异质性,但由于数据的高维性和极度稀疏性,scATAC-seq 的细胞注释仍然具有挑战性。现有的细胞注释方法大多集中在细胞峰矩阵上,而没有充分利用底层的基因组序列。
万万没想到,与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
我有一个朋友,中年被裁、股市爆仓、子女厌学……但是他毫不气馁,不怨天地,每天除了钓鱼、打游戏,剩下的时间都用来积极思考新的创业良机。
“预测下一个token”被认为是大模型的基本范式,一次预测多个tokens又会怎样?
全球AIGC应用浪潮下,怎样将大模型产品以一种更贴近消费者的形式融入生产力工具?