陈丹琦有了个公司邮箱，北大翁荔同款
陈丹琦有了个公司邮箱，北大翁荔同款又一个AI学术大佬，有工业界身份了。 清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦，跟Thinking Machines划上了关联。
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6627 点击 2025-08-29 12:52
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又一个AI学术大佬，有工业界身份了。 清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦，跟Thinking Machines划上了关联。
陈丹琦加入 Thinking Machines Lab 了？这一猜测不是毫无根据，当我们打开她的 GitHub 主页，邮箱已经变为 thinkingmachines.ai。
普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期，诸如「长思维链」等技术的兴起，带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。
很多大模型的官方参数都声称自己可以输出长达32K tokens的内容，但这数字实际上是存在水分的？？
陈丹琦团队又带着他们的降本大法来了—— 数据砍掉三分之一，大模型性能却完全不减。 他们引入了元数据，加速了大模型预训练的同时，也不增加单独的计算开销。
会议组织者都是 NLP 头部科学家，在语言建模方面有着相当的成果。
好家伙！为了揭秘Transformer内部工作原理，陈丹琦团队直接复现——
Claude 3.5 Sonnet的图表推理能力，比GPT-4o高出了27.8%。 针对多模态大模型在图表任务上的表现，陈丹琦团队提出了新的测试基准。 新Benchmark比以往更有区分度，也让一众传统测试中的高分模型暴露出了真实能力。
陈丹琦团队刚刚发布了一项新工作，主题是：
比斯坦福DPO（直接偏好优化）更简单的RLHF平替来了，来自陈丹琦团队。 该方式在多项测试中性能都远超DPO，还能让8B模型战胜Claude 3的超大杯Opus。 而且与DPO相比，训练时间和GPU消耗也都大幅减少。