做出最好大模型的 CEO,不认为 Scaling Law 撞墙了
做出最好大模型的 CEO,不认为 Scaling Law 撞墙了Claude 3.5 Sonnet 应该是目前公认综合能力最好的基础模型。
Claude 3.5 Sonnet 应该是目前公认综合能力最好的基础模型。
大模型不会照搬训练数据中的数学推理,回答事实问题和推理问题的「思路」也不一样。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来,全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日,上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破,通过简单的知识蒸馏方法,团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。
最近,Jim Fan参与的一项研究推出了自动化数据生成系统DexMimicGen。该系统可基于少量人类演示,合成类人机器人的灵巧手运动轨迹,解决了训练数据集的获取难题,而且还提升了实验中机器人的表现。
Scaling Law撞墙,扩展语言智能体的推理时计算实在太难了!破局之道,竟是使用LLM作为世界模型?OSU华人团队发现,使用GPT-4o作为世界模型来支持复杂环境中的规划,潜力巨大。
今年 4 月,AI 领域大牛 Karpathy 一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」曾经引发机器学习社区的热烈讨论。
Powerful AI 预计会在 2026 年实现,足够强大的 AI 也能够将把一个世纪的科研进展压缩到 5-10 年实现(“Compressed 21st Century”),在他和 Lex Fridman 的最新对谈中,Dario 具体解释了自己对于 Powerful AI 可能带来的机会的理解,以及 scaling law、RL、Compute Use 等模型训练和产品的细节进行了分享
随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降,对于个人或小型机构而言,预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例,其模型参数量与数据量并非十分庞大,基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
5年,5000万个神经网络,这个世界从未被扫描过的角落,我们都能看到了。宝可梦GO团队,竟然抢先实现了李飞飞的「空间智能」?而「Pokémon Go」的玩家可能没想到,自己居然在训练着一个巨大的AI模型。