slug
summary
tags
icon
password
⏩AI幻觉能助力科学重大突破？诺奖得主Baker用得可香了
这篇文章探讨了人工智能幻觉在科学研究中的潜在价值，尤其是在药物设计和癌症研究方面。尽管人工智能常因生成虚假信息而受到批评，但一些科学家认为，这些幻觉实际上为科学创新提供了新的思路。诺贝尔奖得主David Baker的研究表明，AI的灵感可以加速新型蛋白质的构建，推动科学进步。文章还提到，尽管“幻觉”一词可能引发误解，但科学界越来越认识到AI在创造性探索中的重要性。专家们强调，AI生成的科学信息需要经过严格的验证，以确保其可靠性和实用性。
⏩4o-mini只有8B，Claude 3.5 Sonnet有175B，微软论文「透露」了下顶级模型参数
这篇文章讨论了OpenAI发布的GPT-4o-mini模型的参数量仅为8B，以及微软与华盛顿大学合作的论文《MEDEC》中的模型参数估计。论文介绍了一个用于医疗错误检测的基准测试，评估了多种大型语言模型在该任务上的表现。文章中提到的模型参数引发了广泛讨论，尤其是Claude 3.5 Sonnet的175B参数是否准确。尽管微软的估计引起了争议，文章提供了对当前AI模型参数的深入分析，反映了AI领域的最新动态和研究趋势，具有较高的实用性和可靠性。
⏩联手OpenAI，吴恩达推出一门o1推理新课程，还免费
这篇文章介绍了OpenAI与吴恩达合作推出的免费课程《Reasoning with o1》，该课程旨在教授如何使用o系列模型进行复杂推理。o系列模型相较于以往的语言模型，具备更强的思维链推理能力，能够处理多步骤规划、图像推理等任务。课程内容涵盖o1模型的基础知识、如何有效提示o1、以及在编码和视觉推理任务中的应用。学生将学习如何利用强化学习和思维链提示来优化推理任务的性能，掌握Metaprompting技术以提升模型表现。该课程为希望深入了解AI推理能力的学习者提供了实用的知识和技能。
⏩全面打破GPT-4垄断、DeepSeek打下训练成本...2024年大模型领域进展全复盘
本文回顾了2024年生成式AI领域的重大进展，强调了GPT-4的垄断地位被打破，多个新模型的崛起以及大模型服务价格的显著下降。作者Simon Willison详细分析了18个公司在Chatbot Arena的表现，指出了多模态视觉和长上下文输入的普遍应用。文章还提到，新的推理模型和开源大模型的崛起，训练成本的降低，以及环境影响的变化。整体来看，2024年是AI技术快速发展的重要一年，展现了未来应用的广阔前景。
⏩智象未来多模态大模型3.0全球首发，创始人兼CEO梅涛演讲实录来了
智象未来科技有限公司于2024年12月28日发布了多模态生成大模型3.0和理解大模型1.0，标志着人工智能技术的重大进展。创始人梅涛在演讲中指出，2024年将是AI技术发展的关键年，多个标志性事件将推动AI的进步，包括视觉生成领域的突破和大模型推理能力的提升。梅涛强调，多模态大模型是通往通用人工智能（AGI）的必经之路，并探讨了大模型研发的未来方向和市场应用的挑战。他指出，高质量的版权数据资产将成为AI企业的核心竞争力，强调了基础模型研发的重要性和用户体验的提升。整体来看，文章深入分析了AI领域的最新动态和未来趋势，具有较高的实用性和前瞻性。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/16e629a6-152d-80d3-ba6e-f28a95b13b81
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。