别信忽悠,信实测。
别信忽悠,信实测。
善智者,动于九天之上。
多模态大语言模型(MLLM)如今已是大势所趋。 过去的一年中,闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
教育大模型是真刚需。
计算资源并非性能提升的唯一途径:Arvind Narayanan 认为,仅仅增加计算资源并不总是能带来模型性能的等比提升。目前,数据量正逐渐成为限制AI发展的主要瓶颈。
5 大证据显示,LLM 在推理复杂问题时非常脆弱。
借助AI工具,研究人员有更多方法来快速筛选总结研究文献,他们又是如何正确/谨慎使用这些AI工具的?
AI浪潮已至,威胁更要警惕
中国厂商如何在AI浪潮中破局? 近日,在2024年诺贝尔三大科学奖项中,两大奖项与人工智能研究相关,先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱,紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 :The Agentic Reasoning Era Begins》中,讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考,向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会,行业认知的重要性被高度重视起来,过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。