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⏩ICML 2024｜Transformer究竟如何推理？基于样例还是基于规则
这篇文章介绍了一篇ICML 2024的论文，研究了Transformer在数学推理问题中的推理机制。作者通过Leave-Square-Out方法进行实验，发现Transformer倾向于依赖与测试样本接近的训练样本进行推理，表现出基于样例的推理行为。作者还探讨了引入scratchpad是否可以消除这种行为，使模型转向基于规则的推理。这篇论文对理解Transformer的推理机制具有重要意义。
⏩从零开始，用英伟达T4、A10训练小型文生视频模型，几小时搞定
这篇文档介绍了使用英伟达T4和A10训练小型文生视频模型的步骤。它包括对训练数据进行归一化处理，实现文本嵌入层、生成器层和判别器层，设置训练参数，编写训练循环以及保存和生成AI视频的方法。作者还提到了数据集的重要性和模型的改进空间。
⏩AI正在抢走谁的工作？一个人使用ChatGPT取代了60名员工
这篇文章讨论了人工智能对工作的影响，以及一个作家团队被ChatGPT取代的例子。虽然人工智能可以提高效率，但也带来了一些问题，如低薪工作和工作内容的缺乏创意性。文章指出，适应人工智能是一个现实的选择，有些人认为将人工智能应用于创作过程中可以改善工作，而另一些人则担心被取代。无论如何，人工智能的发展正在改变工作的面貌。
⏩菲尔兹奖得主亲测GPT-4o，经典过河难题破解失败！最强Claude 3.5回答离谱，LeCun嘲讽LLM
菲尔兹奖得主发现LLM在数学推理任务中存在缺陷，模型倾向于依赖记忆解题。测试表明LLM在简单推理问题上表现不佳，与基准测试结果相悖。对LLM的工作原理和测试集设计存在不同观点，但都认为需要进一步改进模型能力和测试方法。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/2c239d34-b4cd-44f1-a422-5a25406cc0d1
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