
信息过载时代,如何真正「懂」LLM?从MIT分享的50个面试题开始
信息过载时代,如何真正「懂」LLM?从MIT分享的50个面试题开始人类从农耕时代到工业时代花了数千年,从工业时代到信息时代又花了两百多年,而 LLM 仅出现不到十年,就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众,让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
人类从农耕时代到工业时代花了数千年,从工业时代到信息时代又花了两百多年,而 LLM 仅出现不到十年,就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众,让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
AI正在彻底改变研发文明,突破传统创新瓶颈。它通过生成创新设计、加速验证评估和高效整合隐性知识,解决成本剧增问题。AI已应用在软件、生命科学等多元行业,打造研发飞轮式正反馈系统,推动人机协作和可扩展创新。
上世纪 90 年代末,我还是伯克利的一名学生,目睹了当年互联网诞生期的繁荣如同一场狂热的梦一样展开。
卷不过大厂,AI 创企如何靠“差异”突围?
在AI应用中,表格数据的重要性愈发凸显,广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。
本文第一作者为韩沛煊,本科毕业于清华大学计算机系,现为伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算与数据科学学院一年级博士生,接受 Jiaxuan You 教授指导。
你能想象吗?一个在立陶宛车库里诞生的创业项目,仅仅一年时间就做到了 1200 万美元的年收入,服务超过 4 万家付费客户,遍布全球 100 多个国家。更令人震惊的是,它的创始人 Chris Sidlauskas 在创立 Sintra 时才 22 岁,而他的联合创始人 Rokas Judickas 甚至更年轻。
法律工作自动化初创公司Harvey AI 向《财富》透露,已在 E 轮融资中筹集 3 亿美元,估值达到 50 亿美元。
如果你有一个想法,你现在不缺程序员了。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题,来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」(Synthetic Data RL)的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义,即可全自动地生成高质量合成数据。