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关键词: GPT-3.5,模型训练,LLMs,GPT-4

大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。

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OpenAI超级对齐团队遗作：两个大模型博弈一番，输出更好懂了

关键词: 李岩,AI,多模态内容,模型训练,深度学习

离开快手创业后，「李岩」悄悄拿到了快手联合创始人宿华、红点创投以及经纬创投的3200万美金种子轮融资。

关键词: 微调,AI,完全稀疏激活,模型训练,人工智能

只需激活60%的参数，就能实现与全激活稠密模型相当的性能。

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让大小模型相互博弈，就能实现生成内容可读性的提升！

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当我们不停在CoT等领域大下苦功、试图提升LLM推理准确性的同时，OpenAI的对齐团队从另一个角度发现了华点——除了准确性，生成答案的清晰度、可读性和可验证性也同样重要。

关键词: AI,大模型,人工智能,模型训练

自回归解码已经成为了大语言模型（LLMs）的事实标准，大语言模型每次前向计算需要访问它全部的参数，但只能得到一个token，导致其生成昂贵且缓慢。

关键词: AI视频,视频上下文学习,模型训练,AI,人工智能

视频生成也能参考“上下文”？！

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AI侵权又来了……

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这不是新职业