GPT-4V都搞不明白的未来推理有解法了!来自华科大&上科大
GPT-4V都搞不明白的未来推理有解法了!来自华科大&上科大多模态大语言模型展现了强大的图像理解和推理能力。但要让它们基于当前观测来对未来事件进行预测推理仍然非常困难。
多模态大语言模型展现了强大的图像理解和推理能力。但要让它们基于当前观测来对未来事件进行预测推理仍然非常困难。
随着大型语言模型(LLM)的发展,从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复?如何快速删除训练数据中的版权保护内容?如何减少 LLM 幻觉(hallucinations,即错误事实)? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM?这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下,对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
蚂蚁集团20篇论文入选AI顶会NeurlPS,7成论文聚焦生成式AI。
大语言模型需要消耗巨量的GPU内存。有可能一个单卡GPU跑推理吗?可以的话,最低多少显存?70B大语言模型仅参数量就有130GB,仅仅把模型加载到GPU显卡里边就需要2台顶配100GB内存的A100。
大模型的效果好不好,有时候对齐调优很关键。但近来很多研究开始探索无微调的方法,艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究者用「免调优」对齐新方法超越了使用监督调优(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)的 LLM 性能。
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。
RLHF今年虽然爆火,但实打实用到的模型并不多,现在还出现了替代方案,有望从开源界“出圈”;大模型透明度越来越低,透明度最高的是Llama 2,但得分也仅有54;
2023 年世界太空周(World Space Week 2023)即将到来,在太空时代庆祝其 66 周年之际,太空网(Space.com)将关注人工智能(AI)的现状及其对天文学和太空探索的影响
最近,红杉资本发布了关于 AI 的第二篇预测文章《Generative AI Act Two》。这是即上一篇预测文章《Generative AI:A Creative New World》发布一年后,又一重量级的迭代型预测。
近日,复旦大学附属中山医院内分泌科李小英、陈颖团队联合北京邮电大学王光宇教授团队首次提出采用基于强化学习算法的AI系统“RL-DITR”制定胰岛素决策策略。