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Ilya认错,Scaling Law崩了?自曝SSI秘密技术路线取代OpenAI

Ilya终于承认,自己关于Scaling的说法错了!现在训练模型已经不是「越大越好」,而是找出Scaling的对象究竟应该是什么。他自曝,SSI在用全新方法扩展预训练。而各方巨头改变训练范式后,英伟达GPU的垄断地位或许也要打破了。

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4578 点击    2024-11-12 14:39
AI数学神话破灭!FrontierMath让LLM集体几乎“交白卷”:正确率不超过2%

大型语言模型(LLM)最近在各种数学benchmark上疯狂刷分,动辄90%以上的正确率,搞得好像要统治数学界一样。然而,Epoch AI看不下去了,联手60多位顶尖数学家,憋了个大招——FrontierMath,一个专治LLM各种不服的全新数学推理测试!结果惨不忍睹,LLM集体“翻车”,正确率竟然不到2%!

来自主题: AI技术研报
3269 点击    2024-11-11 14:36
当我让AI在双十一购物,为啥它们都只买电子产品啊?

“如果AI是个人,它会在双十一买什么?” 我就把这个问题,随手问了几个AI。 然而,就是这么简单的问题,让我发现了AI之间存在着一个“诡异”的现象: 十个AI,八个都选择给自己买电子产品。

来自主题: AI资讯
3045 点击    2024-11-10 14:46
NeurIPS 2024 (Oral) | 如何量化与提升思维链的推理能力边界?

该文章的第一作者陈麒光,目前就读于哈工大赛尔实验室。他的主要研究方向包括大模型思维链、跨语言大模型等。 该研究主要提出了推理边界框架(Reasoning Boundary Framework, RBF),首次尝试量化并优化思维链推理能力。

来自主题: AI技术研报
2669 点击    2024-11-10 13:50
揭示Transformer重要缺陷!北大提出傅里叶分析神经网络FAN,填补周期性特征建模缺陷

周期性现象广泛存在,深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一,许多规律都显式或隐式地包含周期性,例如天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波以及数学运算和逻辑推理等。因此,在许多任务和场景中,人们希望对周期进行建模,以便根据以往的经验进行推理。

来自主题: AI技术研报
2090 点击    2024-11-10 13:43