
全面对标ChatGPT,Meta也要做AI聊天机器人
全面对标ChatGPT,Meta也要做AI聊天机器人Meta此举,或是要证明他们大规模投资AI基础设施不是在蛮干。
Meta此举,或是要证明他们大规模投资AI基础设施不是在蛮干。
在实际应用过程中,闭源模型(GPT-4o)等在回复的全面性、完备性、美观性等方面展示出了不俗的表现。
在 ChatGPT 爆火两年多的时间里,大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升,以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。
OctoTools通过标准化工具卡和规划器,帮助LLMs高效完成复杂任务,无需额外训练。在16个任务中表现优异,比其他方法平均准确率高出9.3%,尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。
就在刚刚,OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API,帮助开发者更容易创建能自动完成任务的 AI Agents(智能体)。
在32道高等数学测试中,LLM表现出色,平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错!向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等,高等AI模型轻松拿捏。研究发现,再提示(Re-Prompting)对提升准确率至关重要。
ChatGPT 平地一声雷,打乱了很多人、很多行业的轨迹和节奏。这两年模型发布的数量更是数不胜数,其中文本大模型就占据了 AIGC 赛道的半壁江山。关注我的家人们永远都是抢占 AI 高地的冲锋者。
OpenAI的模型搞得太多太凌乱,官方自己都看不下去了。
AI竟能精准模拟博士生资格考试?只需将评委的履历和论文输入ChatGPT,就能创建数字形象,模拟面试问题,顺利通过考试。
CMU团队用LCPO训练了一个15亿参数的L1模型,结果令人震惊:在数学推理任务中,它比S1相对提升100%以上,在逻辑推理和MMLU等非训练任务上也能稳定发挥。更厉害的是,要求短推理时,甚至击败了GPT-4o——用的还是相同的token预算!