RLHF到底是不是强化学习？最近，AI大佬圈因为这个讨论炸锅了。和LeCun同为质疑派的Karpathy表示：比起那种让AlphaGo在围棋中击败人类的强化学习，RLHF还差得远呢。
假如你目前正在使用和研究类似CAMEL的多智能体系统，现在已经有了扮演研究者的Agent和负责写论文的Agent，再添加一个事实核查Agent会改善结果吗？
前段时间冲上热搜的问题「9.11比9.9大吗？」，让几乎所有LLM集体翻车。看似热度已过，但AI界大佬Andrej Karpathy却从中看出了当前大模型技术的本质缺陷，以及未来的潜在改进方向。
用光训练神经网络，清华成果最新登上了Nature！
GPT-4o的怪癖暴露了，还是被官方公开的！
今日获悉，由莫斯科国立大学举办的 MSU 世界视频编码器大赛结果揭晓。在全部参赛编码器中，腾讯编码器包揽所有 15 项指标的全部第一，再次斩获全场最佳。
在刚刚过去的一天，来自清华的光电智能技术交叉创新团队突破智能光计算训练难题，相关论文登上 Nature。
伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。
该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室，第一作者为博士生徐铸，通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表，多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项，和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。
一个人，待在家里，“懒散”的有一搭没一搭，训练一个要挑战已经“一统世界”的Transformer 的模型。这听起来足够夸张。
