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推理 關鍵字列表
2025-01-03
創(chuàng)新突破！字節(jié)跳動首創(chuàng)無需數(shù)據(jù)，1.58位超低量化自監(jiān)督生成
研究人員在著名開源文生圖像模型FLUX進行了實驗。結(jié)果顯示，成功將FLUX的模型量化到1.58位權重，僅用{-1, 0, +1}三種值就能表示而不是更高精度的浮點數(shù)。
Meta首席AI科學家揚·勒昆：人類水平的智能是一個逐步進化的過程，不會是一夜之間的突破
勒昆提出了一個名為“目標驅(qū)動AI”的架構，這種架構通過優(yōu)化過程來模擬人類理解和與世界互動的方式，從而克服現(xiàn)有AI系統(tǒng)的局限性。這一架構的核心理念是將目標和優(yōu)化結(jié)合起來，讓AI系統(tǒng)能夠主動尋找最佳的動作序列以實現(xiàn)特定目標，從而模擬人類的認知過程，尤其是在規(guī)劃和推理方面的能力。
思維鏈就是思維么？OpenAI o1系列發(fā)布，開啟推理新范式
著名的教育家約翰·杜威這樣定義思維：“以一種觀察到的事物為依據(jù)，去推測或判斷出其他的事物，然后將作為依據(jù)的事物當做后者推測數(shù)的事物的機遇或者基礎，從而產(chǎn)生信念�！�
OpenAI將在兩周內(nèi)發(fā)布“草莓”模型，推理模式非常特殊！
目前，多數(shù)大模型的性能受限于其預訓練階段所獲取的數(shù)據(jù)集，以及推理過程中的算力資源。研究人員發(fā)現(xiàn)，可以通過更多的推理時間、自適應（就是草莓的特殊延遲推理）來提升模型的性能，這種技術稱為——測試時計算（Test-time computation）。
AI算力產(chǎn)業(yè)鏈及競爭格局分析
目前，AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的雛形已現(xiàn)，呈現(xiàn)為上中下三層架構：①第一層為上游基礎層，也就是由預訓練模型為基礎搭建的AIGC技術基礎設施層。②第二層為中間層，即垂直化、場景化、個性化的模型和應用工具。③第三層為應用層，即面向C端用戶的文字、圖片、音視頻等內(nèi)容生成服務。
白皮書
數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略
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