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1/10训练数据超越GPT-4o!清华等提出隐式过程奖励模型PRIME,在线刷SOTA

1/10训练数据超越GPT-4o!清华等提出隐式过程奖励模型PRIME,在线刷SOTA

1/10训练数据超越GPT-4o!清华等提出隐式过程奖励模型PRIME,在线刷SOTA

1/10训练数据激发高级推理能力!近日,来自清华的研究者提出了PRIME,通过隐式奖励来进行过程强化,提高了语言模型的推理能力,超越了SFT以及蒸馏等方法。

来自主题: AI技术研报
3768 点击    2025-01-08 11:12
老黄亮出全球最小超算,大模型在家跑!5090惊天问世,惊爆价16499

老黄亮出全球最小超算,大模型在家跑!5090惊天问世,惊爆价16499

老黄亮出全球最小超算,大模型在家跑!5090惊天问世,惊爆价16499

就在刚刚,RTX 5090震撼发布,国行版定价16499元!同时震撼亮相的,还有全球最小AI超算Project Digits,在办公桌上就能跑出数据中心级算力!这一刻老黄摆出别致pose,吸引了全球目光。

来自主题: AI资讯
9083 点击    2025-01-08 10:28
陈丹琦团队降本大法又来了:数据砍掉三分之一,性能却完全不减

陈丹琦团队降本大法又来了:数据砍掉三分之一,性能却完全不减

陈丹琦团队降本大法又来了:数据砍掉三分之一,性能却完全不减

陈丹琦团队又带着他们的降本大法来了—— 数据砍掉三分之一,大模型性能却完全不减。 他们引入了元数据,加速了大模型预训练的同时,也不增加单独的计算开销。

来自主题: AI资讯
8046 点击    2025-01-08 09:56
创业9年,他把公司卖了1100亿

创业9年,他把公司卖了1100亿

创业9年,他把公司卖了1100亿

一家你很可能没听过的公司,成了2024年大AI赛道最赚钱的项目之一。

来自主题: AI资讯
8041 点击    2025-01-06 14:52
都要做AI出海业务瞄向日本市场,真实数据告诉你,日本市场2024年生成式AI现状

都要做AI出海业务瞄向日本市场,真实数据告诉你,日本市场2024年生成式AI现状

都要做AI出海业务瞄向日本市场,真实数据告诉你,日本市场2024年生成式AI现状

据不完全统计,国内做AI的企业,有60%的企业已经将战略转向了做AI出海业务,而日本市场更是热门国家之一。那现在日本市场,到底生成式AI使用现状如何,下面我们来通过日本TDB最新的调查报告一起来看一下。

来自主题: AI资讯
8931 点击    2025-01-06 14:08
县城里的数据标注员:“有多少智能,就有多少人工”

县城里的数据标注员:“有多少智能,就有多少人工”

县城里的数据标注员:“有多少智能,就有多少人工”

2020年2月,数据标注员作为人工智能训练师的一个工种,被正式纳入国家职业分类目录。短短几年,这个劳动力需求量巨大的行业,迅速在一些中小城市落地生根。

来自主题: AI资讯
7849 点击    2025-01-06 13:51
破解大模型隐私防线,华科清华联手实现微调数据90%精准识别 | NeurIPS24

破解大模型隐私防线,华科清华联手实现微调数据90%精准识别 | NeurIPS24

破解大模型隐私防线,华科清华联手实现微调数据90%精准识别 | NeurIPS24

微调大模型的数据隐私可能泄露? 最近华科和清华的研究团队联合提出了一种成员推理攻击方法,能够有效地利用大模型强大的生成能力,通过自校正机制来检测给定文本是否属于大模型的微调数据集。

来自主题: AI技术研报
8984 点击    2025-01-04 14:57
轻松进行动态图异常检测,南洋理工提出GeneralDyG

轻松进行动态图异常检测,南洋理工提出GeneralDyG

轻松进行动态图异常检测,南洋理工提出GeneralDyG

此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇,师从苗春燕教授,主要研究方向是图神经网络。

来自主题: AI技术研报
7986 点击    2025-01-04 14:07
51家融了1亿美元的AI公司,有29家是AI应用

51家融了1亿美元的AI公司,有29家是AI应用

51家融了1亿美元的AI公司,有29家是AI应用

2025年,AI应用将继续爆发。 刚刚过去的2024年,海外创投市场对AI公司的投资仍然活跃。根据Crunchbase的数据,AI公司的投资交易在2024年第三季度继续主导风险投资市场,它们在第三季度融资总额达190亿美元,占总风险投资的28%。

来自主题: AI资讯
9136 点击    2025-01-04 12:30
北大、港理工革新性LiNo框架:线性与非线性模式有效分离,性能全面超越Transformer

北大、港理工革新性LiNo框架:线性与非线性模式有效分离,性能全面超越Transformer

北大、港理工革新性LiNo框架:线性与非线性模式有效分离,性能全面超越Transformer

时间序列数据,作为连续时间点的数据集合,广泛存在于医疗、金融、气象、交通、能源(电力、光伏等)等多个领域。有效的时间序列预测模型能够帮助我们理解数据的动态变化,预测未来趋势,从而做出更加精准的决策。

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5903 点击    2025-01-03 15:53