
哈佛华人创办的 AI 搜索引擎,提出了 AI 搜索赛道的 Scaling Law
哈佛华人创办的 AI 搜索引擎,提出了 AI 搜索赛道的 Scaling Law不像西部世界的 AI 那么智能,现在的 AI 经常没办法满足我的小众需求。 我开始以为是模型能力的问题,但是试用了各家的 AI 发现它们都因为使用的搜索引擎 API 无法搜出相关内容而无法解答。
不像西部世界的 AI 那么智能,现在的 AI 经常没办法满足我的小众需求。 我开始以为是模型能力的问题,但是试用了各家的 AI 发现它们都因为使用的搜索引擎 API 无法搜出相关内容而无法解答。
又一科幻场景步入现实!GPT-4竟和多个AI模型私自串通一气,欲要形成垄断的资本寡头联合定价。在被哈佛PSU团队抓现行后,大模型拒不认账。未来某天,AI会不会真要失控?
哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law,揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加,模型对量化精度要求随之提高,这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束!
4-bit量化,能让现有反学习/机器遗忘技术失灵!
最近,宾夕法尼亚大学沃顿商学院的Ethan Mollick教授在常春藤名校哈佛大学发表了一场引人深思的讲座。
能够执行多种任务,识别19种癌症类型,预测患者生存率……哈佛医学院研究人员提出CHIEF,一种多功能AI癌症诊断模型,表现出类似于ChatGPT的灵活性,远超其他现有的癌症诊断模型。
与最先进的开源方法甚至闭源模型 GPT-4o 相比,MMedAgent 在各种医疗任务中实现了卓越的性能。此外,MMedAgent 在更新和集成新医疗工具方面表现出效率。
哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因,发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出,大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好,但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
AI 为药物重新利用带来了革命性突破。 “对于罕见病患者而言,有药可用永远都是第一位的。” 中国国际经济交流中心理事长毕井泉曾于 2022 年这样说。
得奖背后的故事。