上海交大林云:揭秘大模型的可解释性与透明度,AI 编程的未来在这里
上海交大林云:揭秘大模型的可解释性与透明度,AI 编程的未来在这里在软件开发的世界里,代码的生成、编辑、测试和调试一直是核心活动。
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在软件开发的世界里,代码的生成、编辑、测试和调试一直是核心活动。
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牛津大学教授Nick Bostrom在学术界投下一枚炸弹——读博需要三思而后行。随着人工智能的飞速发展,也许是时候该质疑那些长期的学术投资了。
在人工智能迅猛发展的今天,我们不断探索着机器的智能化,但却往往忽视了这些智能体如何深层地理解我们 —— 它们的创造者。
混合专家,也得术业有专攻。
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如果我们今天要谈论科技或风险投资,那么接下来的话题只会让我们想到 AI.
事情是这样的,前两天面壁刚刚推出了“小钢炮” MiniCPM-V 2.6 模型,据说视频理解能力直接对标GPT-4V,最重要的是能直接部署在iPad 上。
多模态大语言模型 (Multimodal Large Language Moodel, MLLM) 以其强大的语言理解能力和生成能力,在各个领域取得了巨大成功。
LLM数学水平不及小学生怎么办?CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架,在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT,提升了模型的定理证明能力,成为miniF2F上的新SOTA。