Copilot 正成为 AI 代码产品的主力军。
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近日,DeepMind 团队将水印技术和投机采样(speculative sampling)结合,在为大语言模型加入水印的同时,提升其推理效率,降低推理成本,因此适合用于大规模生产环境。
李飞飞谈到的空间智能,被这家中国独角兽补上关键一环。
今天凌晨,新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature,主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。
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
网上关于大模型的文章也很多,但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇,争取做到通俗易懂。
据了解,除中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行四大行外,交通银行、中原银行、浙商银行、北京农商行、上海银行、邮政储蓄银行都在今年用到了AI面试。
简单性可以扩展:PyTorch的成功源于其对研究人员简单性的关注,这种关注随后流向了生产环境。在Fireworks,他们在幕后拥抱了巨大的复杂性,以提供一个简单的API给开发者。这种方法让客户能够专注于创新和产品设计,而不是纠结于技术复杂性。
科幻影响AI想象与现实发展,揭示人类需求。
随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降,对于个人或小型机构而言,预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例,其模型参数量与数据量并非十分庞大,基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。