今日最热论文：Scaling Law后继乏力，量化也不管用，AI大佬齐刷刷附议
今日最热论文：Scaling Law后继乏力，量化也不管用，AI大佬齐刷刷附议几十万人关注，一发表即被行业大佬评为“这是很长时间以来最重要的论文”。
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6305 点击 2024-11-13 16:31
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几十万人关注，一发表即被行业大佬评为“这是很长时间以来最重要的论文”。
从文字生成三维世界的场景有多难？
世界模型又出新进展了，来自国内机构。
连续学习（CL）旨在增强机器学习模型的能力，使其能够不断从新数据中学习，而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘：当任务按顺序训练时，新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能，因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
最近几天，AI 社区都在讨论同一篇论文。 UCSD 助理教授 Dan Fu 说它指明了大模型量化的方向。
研究人员通过案例研究，利用大型语言模型（LLMs）如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1，探索了思维链（CoT）提示在解码移位密码任务中的表现；CoT提示虽然提升了模型的推理能力，但这种能力并非纯粹的符号推理，而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。
昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。
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去年以来，包括纽约时报、Raw Story、The Intercept和AlterNet等在内的多家机构，针对ChatGPT所属的公司OpenAI提起诉讼，指控ChatGPT非法使用了新闻网站文章用于训练。近日，纽约联邦法官驳回了Raw Story和Alternet对OpenAI聊天机器人的训练数据提起的版权诉讼。
【新智元导读】刚刚，一款专为消费级显卡设计的全新非自回归掩码图像建模的文本到图像生成模型——Meissonic发布，标志着图像生成即将进入「端侧时代」。