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⏩OpenAI若造出AGI，就能从微软独立：股权争夺战开打，两边都找好了投行
本文探讨了OpenAI与其主要投资者微软之间日益紧张的关系，揭示了双方在资金和技术合作上的分歧。OpenAI在完成66亿美元融资后，面临着如何分配利益的挑战，尤其是在其首席执行官山姆·奥特曼被短暂罢免后，微软对继续投资的态度变得谨慎。文章指出，AI创业公司依赖大公司的资金和算力是当前的标准模式，而OpenAI与微软的合作则是这一模式的典范。随着微软对OpenAI的依赖性担忧加剧，双方的合作关系正经历关键考验，未来的竞争格局也可能因此发生变化。
⏩英伟达nGPT重塑Transformer，AI训练速度暴增20倍！文本越长，加速越快
英伟达推出的全新神经网络架构归一化Transformer（nGPT）显著提升了大语言模型（LLM）的训练速度，最高可达20倍，且保持了原有精度。nGPT通过在超球面上进行表示学习，优化了模型的训练过程，尤其在处理长上下文时表现出色。研究表明，nGPT在不同上下文长度下的训练速度提升分别为4倍、10倍和20倍，极大地缩短了训练时间。此外，文章还探讨了归一化技术在Transformer架构中的重要性，强调了其在提高训练稳定性和推理效率方面的潜力。这项研究为AI领域的未来发展提供了新的视角，可能推动AGI的实现。
⏩大模型在装傻！谷歌苹果最新发现：LLM知道但不告诉你，掌握知识比表现出来的多
这篇文章探讨了谷歌和苹果的研究发现，指出大型语言模型（LLM）掌握的知识远超其表现。研究表明，LLM内部状态编码中包含大量真实性信息，这些信息集中在特定的token中。通过分析LLM的内部激活，研究者提出了一种新的错误检测方法，能够有效识别模型生成的错误答案。文章强调了以模型为中心的视角，建议关注模型的中间激活而非仅仅依赖最终输出。实验结果显示，使用EXACT ANSWER TOKENS可以显著提高错误检测的准确性，研究为理解LLM的内部机制和改进其输出质量提供了新的思路。
⏩OpenAI发布MLE-Bench：是AGI奇点的先兆还是炒作？
OpenAI发布的MLE-bench是一个用于评估AI在机器学习工程中的表现的基准测试，包含75个任务，旨在衡量AI智能体的能力。研究表明，能够解决MLE-bench的模型可能会导致AGI的奇点，促进科学进步和经济增长，引发了关于AGI和ASI概念的讨论。
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/124629a6-152d-80be-a473-d652e32d0bc7
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