人工智能的跨越门槛：先是慢慢地，然后突然间
人工智能的跨越门槛：先是慢慢地，然后突然间人工智能能力的稳步提高并没有阈值的变化那么重要。
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8690 点击 2024-07-20 11:46
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人工智能能力的稳步提高并没有阈值的变化那么重要。
AI经过多轮“自我提升”，能力不增反降？
免费不限次/免登录，贾扬清团队的Elmo插件再次升级——
只要在提示词中把时间设定成过去，就能轻松突破大模型的安全防线。
“大模型尺寸之争正在加速……倒退！”
封面来源｜公司官网 “GPT-3.5（ChatGPT）API将在某个时刻退役——只是不确定在何时。”在The Verge的采访中，OpenAI API平台负责人Olivier Godement如此总结。
随着大语言模型展现出惊人的语言智能，各大 AI 公司纷纷推出自己的大模型。这些大模型通常在不同领域和任务上各有所长，如何将它们集成起来以挖掘其互补潜力，成为了 AI 研究的前沿课题。
MoE 因其在训推流程中低销高效的特点，近两年在大语言模型领域大放异彩。作为 MoE 的灵魂，专家如何能够发挥出最大的学习潜能，相关的研究与讨论层出不穷。此前，华为 GTS AI 计算 Lab 的研究团队提出了 LocMoE ，包括新颖的路由网络结构、辅助降低通信开销的本地性 loss 等，引发了广泛关注。
小模型，正在成为 AI 巨头的新战场。
尽管有很多初创公司试图用人工智能驱动的搜索来取代当下的搜索引擎，但一家名为 Exa 的初创公司有一个不同的想法：为人工智能打造一个谷歌。创始人 Jeff Wang 和 Will Bryk 认为 Google 为人类做了什么，他们就希望通过 Exa 为 AI 做类似的事情。