GPT-4o举步维艰、Claude 3.7险胜,《超级马里奥》成为了检验大模型的新试金石?
GPT-4o举步维艰、Claude 3.7险胜,《超级马里奥》成为了检验大模型的新试金石?一直以来,AI 领域的研究者都喜欢让模型去挑战那些人类热衷的经典游戏,以此来检验 AI 的「智能程度」。
一直以来,AI 领域的研究者都喜欢让模型去挑战那些人类热衷的经典游戏,以此来检验 AI 的「智能程度」。
随着大模型在长文本处理任务中的应用日益广泛,如何客观且精准地评估其长文本能力已成为一个亟待解决的问题。
半个月前,Anthropic 发布了其迄今为止最聪明的 AI 模型 —— Claude 3.7 Sonnet。
人工智能正迎来前所未有的变革,其中,大语言模型(LLM)的崛起推动了智能系统从信息处理向自主交互迈进。
在面对复杂的推理任务时,SFT往往让大模型显得力不从心。最近,CMU等机构的华人团队提出了「批判性微调」(CFT)方法,仅在 50K 样本上训练,就在大多数基准测试中优于使用超过200万个样本的强化学习方法。
GRPO训练又有新的工具链可以用,这次来自于ModelScope魔搭社区。
DeepSeek-R1 等模型通过展示思维链(CoT)让用户一窥大模型的「思考过程」,然而,模型展示的思考过程真的代表了模型的内在推理机制吗?在医疗诊断、自动驾驶、法律判决等高风险领域,我们能否真正信任 AI 的决策?
思维链引发的战争。
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从今天这个视角来看,DeepSeek 等国内外大模型能力是越来越强大了,大家都说 2025 年 AI 应用还会持续爆发。但对于企业来说,有了大模型,那场景都有啥,应用又长啥样?