女王大学团队提出AI基础模型评审团方法，有望大幅提升AI研究效率
划重点01加拿大女王大学研究团队提出AI基础模型评审团方法，旨在提升AI研究效率。02该团队收集了来自17家顶尖科技公司的上千篇行业博客文章，创新性地使用基础模型进行自动分类和标注。03通过分析这些博客，研究团队发现基础模型对软件工程的赋能以及软件工程原则如何应 ......
媒体爆料：发现新一代大模型”没有那么大飞跃“，OpenAI已经改变策略
划重点01科技媒体The Information报道，OpenAI的下一个旗舰模型“Orion”已完成20%的训练，表现接近现有的GPT-4，但进步幅度不如前两代旗舰模型。02Orion在语言任务上表现更好，但在编码等任务上可能不会优于以前的模型。03由于高质量训练数据的减少以及计算成本的增加 ......
不靠更复杂的策略,仅凭和大模型训练对齐,零样本零经验单LLM调用
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyun ......
调研180多篇论文，这篇综述终于把大模型做算法设计理清了
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研究人员阐明语言模型在不同算术场景中的泛化机制，可指导大模型训练优化
尽管大语言模型已经在许多任务中表现出色，但它们在超出训练集分布泛化方面的能力仍然未被充分理解。例如，在自然语言处理中，大语言模型在某些泛化任务中的确表现优异，但在其他任务中可能会产生事实性错误或误导性信息。近日，上海人工智能实验室徐兴成研究员与包括上 ......
解释器模型首创！Tilde打破提示工程局限，让AI推理更精准
新智元报道编辑：静音【新智元导读】一家总部位于美国加州的初创公司Tilde，正在构建解释器模型，解读模型的推理过程，并通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。相比直接优化提示的提示工程，这一方法展现出更灵活高效的潜力，有望重塑AI ......
马修·杰克逊：面对AI，没有什么工作是永远安全的
自从2016年，人工智能围棋机器人“阿尔法狗” (AlphaGo) 打败围棋世界冠军李世石之后，AI是否会取代人类的追问此起彼伏。一种比较有代表性的否定观点认为，这些无情的机器，永远无法像人一样理解人的情感。但在2024年，多项科学实验表明，事实可能并非如此。研究大语言 ......
