搜索
Powerful AI 预计会在 2026 年实现，足够强大的 AI 也能够将把一个世纪的科研进展压缩到 5-10 年实现（“Compressed 21st Century”），在他和 Lex Fridman 的最新对谈中，Dario 具体解释了自己对于 Powerful AI 可能带来的机会的理解，以及 scaling law、RL、Compute Use 等模型训练和产品的细节进行了分享
近期，围绕Scaling Law的讨论不绝于耳。
哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！
几十万人关注，一发表即被行业大佬评为“这是很长时间以来最重要的论文”。
最近几天，AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。
昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。
Ilya终于承认，自己关于Scaling的说法错了！现在训练模型已经不是「越大越好」，而是找出Scaling的对象究竟应该是什么。他自曝，SSI在用全新方法扩展预训练。而各方巨头改变训练范式后，英伟达GPU的垄断地位或许也要打破了。
本文是一篇发表在 NeurIPS 2024 上的论文，单位是香港大学、Sea AI Lab、Contextual AI 和俄亥俄州立大学。论文主要探讨了大型语言模型（LLMs）的词表大小对模型性能的影响。
Molmo，开源多模态模型正在发力！
CoT铸就了o1推理王者。 它开创了一种推理scaling新范式——随着算力增加、更长响应时间，o1性能也随之增长。