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1 天
o1开启LLM新范式,Ai2科学家解析背后秘籍:推理和强化学习是关键
在NeurIPS的Latent Space非官方Industry Track上,Ai2研究科学家Nathan Lambert发表相关演讲,直接回答语言模型能否推理,以及o1和强化微调 (RFT) API给大家的启发。 Nathan ...
1 天
AI2的o1开启LLM新范式:推理与强化学习的背后秘密解析
在机器学习和自然语言处理(NLP)的快速发展中,AI2研究科学家Nathan Lambert以言简意赅的方式总结了当前语言推理的现状,尤其是OpenAI的o1模型的训练秘密如何与强化学习紧密结合。在NeurIPS的Latent ...
2 天
持续反向传播算法能否打破 LLM 的「固化魔咒」?
深度学习先驱 Richard S。 Sutton 近期在 Amii(阿尔伯塔机器学习学院)发表演讲,指出当前的深度学习方法存在根本上的缺陷,进而分享了他对更好的深度学习的愿景,并将新的范式命名为 Dynamic Deep Learning。
9 天
在问题生成领域,LLM首次正面挑战人类的六大维度评估
近日,来自加州大学伯克利分校、阿卜杜勒阿齐兹国王科技城及华盛顿大学的研究小组发布了一项针对大型语言模型(LLM)在问题生成(Question ...
腾讯网
5 天
GPTBots.ai 集成 DeepSeek R1 LLM,全面提升企业级 AI Agent 能力
GPTBots.ai宣布正式引入创新型大语言模型(LLM)DeepSeek R1,进一步丰富了其强大的 AI 能力生态系统。目前,GPTBots 已集成了多种业内领先的 LLM,包括 ...
11 天
选择/杂交/突变,DeepMind将自然选择引入LLM思维,实现心智进化
遗传算法是一种受自然选择启发的元启发式算法。在遗传算法中,候选解种群会朝着包含更多高质量个体的种群方向演化,这里的质量是相对于目标优化目标而言的。这个目标通常也被称为「适应度」函数。每个候选个体都有一个可以突变并与其他个体重组的遗传表示。
腾讯网
9 天
六大维度,LLM「问题生成」首次正面PK人类!伯克利等发布最新研究
新智元报道 ...
来自MSN
10 天
别再用老掉牙的AI,用NAS搭建全功能、轻量级、可扩展的LLM客户端
「亲爱的粉丝朋友们好啊!今天熊猫又来介绍好玩有趣的Docker项目了,喜欢的记得点个关注哦!」 ...
9 天
首次对决:LLM 胜过人类的六大维度问题生成评析
通过这样深入的探讨,LLMs 的问题生成任务的表现被首次与人类进行了全面的比较,为这一新兴领域提供了大量的实证数据和改进方向。这不仅有助于促进未来在自动化问答系统中的应用,更引发我们对 AI 在语言生成领域可能产生的深远影响的思考。 返回搜狐,查看更多 ...
GitHub
6 天
LLM-Red-Team/deepseek-free-api
支持高速流式输出、支持多轮对话、支持联网搜索、支持R1深度思考和静默深度思考,零配置部署,多路token支持。 与ChatGPT接口完全兼容。 请确保您在中国境内或者拥有中国境内的服务器,否则部署后可能因无法访问DeepSeek而无法使用。 每次请求服务会从中挑选 ...
来自MSN
9 天
DeepMind公开Mind Evolution研究,结合LLM提升自然语言问题求解性能
DeepMind发布了一项名为Mind ...
来自MSN
2 天
知识图谱:企业 AI 中的关键纽带
知识图谱作为连接结构化数据和大语言模型的关键技术,正在引起企业界的广泛关注。它可以帮助企业更好地理解数据之间的关系,提高AI应用的准确性和可解释性。虽然构建知识图谱仍存在技术挑战,但结合生成式AI的新方法正在简化这一过程,有望加速知识图谱在企业中的应 ...
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