小模型站起来了，浏览器里跑出SOTA，抱抱脸：快逃，合成数据不是未来
小模型站起来了，浏览器里跑出SOTA，抱抱脸：快逃，合成数据不是未来浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了，分别在2亿、5亿和20亿级别获胜，抱抱脸出品。
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7266 点击 2024-08-19 16:41
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浏览器里直接能跑的SOTA小模型来了，分别在2亿、5亿和20亿级别获胜，抱抱脸出品。
在人工智能领域，模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大，其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术，由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率，已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而，如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式，那么低比特量化的优势将无法发挥。
GenAI的这股风不知不觉也刮到了学校课堂中。根据外媒报道，美国、英国、韩国等地的中小学逐渐开始推行「AI教育变革」。为什么被一众大学禁止的ChatGPT类AI工具，反而要在中小学推广？
研究发现：大模型尚无法独立学习或获得新技能。
最近，秘塔AI搜索的用户在打开网站时会发现顶端有一行醒目的文字：“完蛋！我们收到了知网28页的侵权告知函”。
AI智能体遍布整个网络，未来如何防止被骗？如何保护隐私？OpenAI微软MIT等25个机构联手提出「人格凭证」，可以证明自己是真人，还不用披露任何个人信息。
MIT CSAIL的研究人员发现，LLM的「内心深处」已经发展出了对现实的模拟，模型对语言和世界的理解，绝不仅仅是简单的「鹦鹉学舌」。也就说，在未来，LLM会比今天更深层地理解语言。
人工智能的普及造成了一场能源危机，但并不是无法解决。
让模型具有更加广泛和通用的认知能力，是当前人工智能（AI）领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于 Scaling Law (尺度定律) 去构建更大、更深和更宽的神经网络提升模型的表现，可称之为 “基于外生复杂性” 的通用智能实现方法。然而，这一路径也面临着一些难以克服的困境，例如高昂的计算资源消耗和能源消耗，并且在可解释性方面存在不足。
写一部新小说，不一定非得从空白页开始。