
AI大厦需要新的地基!
AI大厦需要新的地基!「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
每次更换语言模型就要重新优化提示词?资源浪费且效率低下!本文介绍MetaSPO框架,首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法,让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果:框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示,最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型,评分从0.3920提升至0.4362。
近年来,生成式人工智能的快速发展,在文本和图像生成领域都取得了很大的成功。
你以为GPT-4已经够强了?那只是AI的「预热阶段」。真正的革命,才刚刚开始——推理模型的时代,来了。这场范式革命,正深刻影响企业命运和个人前途。这不是一场模型参数的升级,而是一次认知逻辑的彻底重写。
本文作者分别来自中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所。第一作者裴高政为中国科学院大学博士二年级学生,本工作共同通讯作者是中国科学院大学马坷副教授和黄庆明教授。
在当前大模型推理愈发复杂的时代,如何快速、高效地产生超长文本,成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。
自回归(AR)范式凭借将语言转化为离散 token 的核心技术,在大语言模型领域大获成功 —— 从 GPT-3 到 GPT-4o,「next-token prediction」以简单粗暴的因果建模横扫语言领域。
经过对多种开源存储系统的评估对比,我们选择了 JuiceFS 。我们的架构采用 Redis 进行高性能元数据管理,同时构建了自有 MinIO 集群作为底层对象存储,这一架构完美解决了模型训练场景中的数据读写瓶颈、元数据访问延迟以及计算资源之间的存储互通问题。
最近,人们对AI谈得最多的是deepseek(简称DS)。这匹来自中国本土的黑马,闯入全球视野,一度扰乱美国股市,在 AI 领域掀起了一场轩然大波。
统一图像理解和生成,还实现了新SOTA。