自动驾驶的中美“赛跑”，正被大模型重置
自动驾驶的中美“赛跑”，正被大模型重置今年，大型语言模型改变了自动驾驶技术路线的竞争格局。特斯拉开始探索自动驾驶的世界模型，而中国企业加速推进自动驾驶技术，超过美国。
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4650 点击 2023-11-28 10:27
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今年，大型语言模型改变了自动驾驶技术路线的竞争格局。特斯拉开始探索自动驾驶的世界模型，而中国企业加速推进自动驾驶技术，超过美国。
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-context Learning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能，但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高，无法使用大模型。
最近，除了大语言模型继续持续刷屏，视频生成技术也取得了重大进展，多家公司相继发布了新模型。首先，作为最早探索视频生成领域的领头羊之一，Runway 升级了其 Gen-2 模型，带来了电影级别的高清晰度，令人瞩目，并称视频生成的一致性得到了重大改进。
罗兰贝格认为，使用新的人工智能语言模型暂时不会导致一家公司的员工人数大幅减少。在接受相关调查的高管中，只有16%的受访者计划在2025年底前裁员5%甚至更多。
微软AI4Science部门发布230页报告，详细描述了GPT-4为代表的大语言模型在生物，药物发现，计算化学，偏微分方程，材料设计等5个科研领域的应用潜力。而且，作者还把目前GPT-4表现不好的地方也贴心地标记出来，防止科研人员踩雷。
现代认知科学认为，人类会在头脑中构建关于周围真实世界的抽象模型——世界模型（world model）。获取“世界模型”的问题一直是人工智能研究的焦点。OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 认为， ChatGPT 已经学到了关于真实世界的复杂抽象模型。
最近，Google DeepMind发布了一段小视频，据说是在向普通人展示大语言模型的工作原理。网友看后纷纷表示：懂得都懂。
大模型赛道已经吸引了大量企业或创业者投入，那么，目前大模型赛道都有哪些主流研究方向和共同挑战？这篇文章里，作者梳理了LLM研究的十大挑战，一起来看看
LLM这个缩写在机器翻译中被误解为“法学硕士”，而不是“大语言模型”。 • 机器翻译系统通常依赖上下文和大量文本数据来学习翻译，导致LLM更容易被翻译成“法学硕士”。
在深度学习时代，尤其是随着大型语言模型（LLMs）的出现，大多数研究人员的注意力都集中在追求新的最先进（SOTA）结果上，使得模型规模和计算复杂性不断增加。