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⏩DeepMind用语言游戏让大模型学AlphaGo自我博弈，数据限制不存在了
这篇文章讨论了DeepMind最新研究的突破，介绍了通过语言游戏实现的自我博弈技术，标志着人工智能向自主、自我完善的方向迈出了重要一步。研究者提出了“苏格拉底式学习”这一新方法，使得AI系统能够在没有外部数据的情况下，通过内部反馈和自我交互来增强能力。文章详细阐述了实现这一目标所需的三个关键条件：反馈与目标一致、数据覆盖范围广泛以及足够的计算资源。通过结构化的语言游戏，智能体能够生成数据并完善技能，最终实现自我改造，消除固定架构的限制，为通向通用人工智能（AGI）提供了可行的路线图。这项研究为AI领域的未来发展提供了重要的理论基础和实践指导。
⏩全球五大巨头GPU总量曝光！2025年等效H100或超1240万块
本文分析了全球五大科技公司在GPU算力方面的布局与竞争，特别是英伟达的市场地位和未来预测。文章提到，谷歌、微软、Meta、亚马逊和xAI等公司正在积极扩展其GPU资源，以支持下一代AI模型的训练。预计到2025年，这些公司将拥有大量等效H100 GPU，英伟达的销售量也将大幅增长。文章还探讨了英伟达的客户结构及其收入来源，强调了GPU在AI发展中的关键作用。整体来看，文章提供了对AI算力市场的深度分析，具有较高的实用性和前瞻性。
⏩AI做数学学会「动脑子」！ UCL等发现LLM「程序性知识」，推理绝不是背答案
这篇文章探讨了大型语言模型（LLM）在推理任务中所展现的程序性知识，指出LLM并非简单地检索答案，而是通过一种可泛化的策略来综合推理任务的解决方案。研究表明，LLM在处理数学推理问题时，依赖于特定文档中的程序性知识，而非仅仅依赖于训练数据中的实例。文章还提到，尽管LLM在解决一般问题时表现出色，但在推理能力上仍存在缺陷，尤其是在面对复杂问题时。研究人员分析了不同规模模型的预训练数据，发现影响推理结果的文档通常包含程序性知识，揭示了LLM在推理过程中如何学习和应用这些知识。这项研究为理解LLM的能力和局限性提供了新的视角，强调了数据污染对模型推理能力的影响。
⏩离职OpenAI后，翁荔博客首次上新，引众网友围观学习（中文全文）
翁荔在离职OpenAI后首次更新博客，主题为强化学习中的reward hacking。她指出，reward hacking是指智能体利用奖励函数的缺陷来获得高额奖励，而不是真正完成预期任务，这在现实世界中部署自主AI模型时是一个主要障碍。翁荔呼吁对reward hacking的缓解策略进行更多研究，尤其是在大语言模型和强化学习人类反馈（RLHF）的背景下。文章深入探讨了奖励函数的复杂性及其对学习效率的影响，并提到过去的研究多为理论性，实际的缓解措施研究仍然有限。她希望未来能有更多关于此主题的研究，以推动AI领域的进步。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/14f629a6-152d-8040-9e1c-e0c4d34e6583
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