
DeepMind最新研究:逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力
DeepMind最新研究:逆向思维训练LLM可大幅提升AI推理能力1822 年,电学之父法拉第在日记中写到“既然通电能够产生磁力,为什么不能用磁铁产生电流呢?我一定要反过来试试!”。于是在 1831 年,第一台发电机被发明,推动了人类进入电气化时代。
1822 年,电学之父法拉第在日记中写到“既然通电能够产生磁力,为什么不能用磁铁产生电流呢?我一定要反过来试试!”。于是在 1831 年,第一台发电机被发明,推动了人类进入电气化时代。
终于,谷歌新一代视频生成大模型 Veo2 把 Sora 给秒了:「更懂人间烟火」、「懂电影拍摄技巧」、「分辨率高达 4K 」……
在当今迅速发展的人工智能时代,大语言模型(LLMs)在各种应用中发挥着至关重要的作用。然而,随着其应用的广泛化,模型的安全性问题也引起了广泛关注。
最近,类 o1 模型的出现,验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考(long thought)的帮助下,LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程,以获得更准确的答案。
大模型中,线性层的低比特量化已经逐步落地。然而,对于注意力模块,目前几乎各个模型都还在用高精度(例如 FP16 或 FP32)的注意力运算进行训练和推理。并且,随着大型模型需要处理的序列长度不断增加,Attention(注意力运算)的时间开销逐渐成为主要开销。
最近,一篇研究文章从数学理论上证实了AI模型可以完全模拟神经元和突触的信号,在更强算法、更大算力的加持下,可以精确模拟大脑及其功能系统,在无约束的情况下未来AI百分之一百会超越人类智能,甚至发明创造能力也是如此。
本次量子位MEET 2025智能未来大会上,智谱COO张帆热情分享了智谱大模型的发展、应用、商业化发展、未来方向,以及企业和个人的科技战略构建。
随着Gemini家族的日趋完善、阵容的发展壮大,谷歌大模型将可代表用户完成更多现实工作。
2024年大模型融资火热,全球超4000亿。2024年——大模型创企正与巨额融资深度绑定。仅在2024年最后一个月,就有xAI拿下60亿美元、阶跃星辰的数亿美元、Perplexity AI的5亿美元、智谱AI 30亿元、Liquid AI的2.5亿美元……
还没等到官宣,Deepseek-v3竟意外曝光了?!