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⏩完全使用「自生成数据」实现LLM自我纠正，DeepMind新突破SCoRe：纠正性能提升15.9%
本文介绍了Google DeepMind的SCoRe方法，该方法通过在线多轮强化学习显著提升了大型语言模型（LLM）的自我修正能力，尤其是在没有外部输入的情况下。研究表明，SCoRe在MATH和HumanEval基准测试中分别提高了15.6%和9.1%的自我修正性能。与传统的有监督微调方法相比，SCoRe只需训练一个模型，利用自生成数据进行自我纠正，避免了多模型依赖和训练数据分布不匹配的问题。文章详细探讨了SCoRe的训练过程及其在Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型上的应用，强调了自我纠正能力在大模型推理中的重要性，展示了该方法在AI领域的创新性和实用性。
⏩英伟达RTX 5090功耗高达600W，32G显存，核心比5080多一倍
本文讨论了英伟达即将发布的RTX 50系列显卡的初步规格，特别是RTX 5090和RTX 5080的性能差异。RTX 5090预计将拥有600W的功耗和32GB显存，CUDA核心数量达到21760，性能可能是RTX 4080的两倍。文章分析了英伟达可能采用的多芯片设计和技术背景，指出RTX 50系列可能会在AI计算领域产生影响。尽管目前信息尚未得到官方确认，但文章提供了对未来显卡市场的深刻见解，尤其是在AI产业快速发展的背景下，英伟达的产品策略可能会有所调整。
⏩Layout工程师危，谷歌自动芯片设计AlphaChip问世，开放权重可外部定制
谷歌推出了名为AlphaChip的自动芯片设计工具，利用深度强化学习技术显著提升芯片布局设计的效率。该工具基于2020年和2021年发表的研究成果，能够在数小时内完成复杂的芯片布局，超越传统人工设计所需的数周或数月时间。AlphaChip的开放预训练模型使外部用户能够更容易地进行芯片设计，推动了AI芯片设计的自动化进程。谷歌的首席科学家Jeff Dean和DeepMind的CEO Demis Hassabis均表示，AlphaChip将改变微芯片设计的方式，并形成了一个良性循环，促进AI模型和芯片的相互提升。该技术已被应用于谷歌的TPU芯片设计，推动了AI服务的核心能力。
⏩OpenAI o1 在医学领域的初步研究，我们离 AI 医生更近了吗？
本文探讨了OpenAI最新模型o1在医学领域的初步研究，评估其在医学任务中的表现。研究显示，o1在理解、推理和多语言能力方面的提升，使其在37个医学数据集中的准确率显著高于之前的GPT-4。研究团队采用了思维链技术和强化学习，旨在增强模型的推理能力。尽管o1在复杂的医学任务中表现出色，但仍存在解码时间较长和在某些简单任务中表现不佳的问题。未来的研究需要改进评估指标，以更好地捕捉模型的能力并解决其局限性。
⏩百度谢广军：百模大战和价格战之后，大模型下一个战场在工具平台
本文讨论了百度谢广军对大模型发展的看法，指出在经历了百模大战和价格战后，未来的竞争将转向工具平台的建设。文章强调，企业不应仅仅关注算力和模型训练，而应探索如何将大模型应用于实际场景，提升工具的实用性和用户体验。这一观点反映了当前AI领域的趋势，尤其是在大模型应用的多样化和工具化方面，具有较高的前瞻性和实用价值。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/10d629a6-152d-8001-be23-fc48a23e17c1
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