
比AlphaFold 2还强,AI生物医药创企获6000万融资,打造「生物学GPT」
比AlphaFold 2还强,AI生物医药创企获6000万融资,打造「生物学GPT」诺奖都认可的AI蛋白质预测赛道,再添新玩家
诺奖都认可的AI蛋白质预测赛道,再添新玩家
随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton,另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer,从注意力模块入手,实现了Transformer的核心能力提升。
随着大规模语言模型的快速发展,如 GPT、Claude 等,LLM 通过预训练海量的文本数据展现了惊人的语言生成能力。然而,即便如此,LLM 仍然存在生成不当或偏离预期的结果。这种现象在推理过程中尤为突出,常常导致不准确、不符合语境或不合伦理的回答。为了解决这一问题,学术界和工业界提出了一系列对齐(Alignment)技术,旨在优化模型的输出,使其更加符合人类的价值观和期望。
之前还是一个小透明,现在立马变成下一个 ChatGPT。它是谷歌目前最成功的 AIGC 产品。
在现代社会中,Wealthsimple、SUPER、webflow、duolingo、CONFLUENT、upside、CONTINO等多家企业都曾面临信息过载和知识孤岛的挑战。
AI发展的乐观预期落于“金发姑娘区域”:人类正处于一个幸运的“金发姑娘区域”,在AI的发展上,我们可能会达到一个完美平衡点。在这个区域,AI作为工具的能力不断增强,但它们不会获得超越或取代人类的自主性和意图。“情境意识”理论提出AI的进步可能会在2027年达到AGI,但Not Boring Capital 创始人Packy McCormick认为我们更可能走向一个AI作为有力助手的未来。
Alexnet对人工智能世界具有象征意义,因为现代人工智能的三个基本要素第一次汇聚在一起,第一个要素是神经网络,第二个要素是大数据,即使用ImageNet,第三个要素是GPU计算......
如果您正在探寻人工智能未来的辉煌篇章,那么答案就在这里。 OpenAI的领导者Sam Altman和Greg Brockman最近表示:“现在正是我们展望未来的最佳时机。”他们预见了一个新时代,用户将不再只是与单一的模型对话,而是与由众多多模态模型和工具构成的系统互动,这些系统能够代表用户执行操作。
Transformer计算,竟然直接优化到乘法运算了。MIT两位华人学者近期发表的一篇论文提出:Addition is All You Need,让LLM的能耗最高降低95%。
在AI的世界里,模型的评估往往被看作是最后的「检查点」,但事实上,它应该是确保AI模型适合其目标的基础。