大模型「幻觉」全无？图神经网络成破解核心，精准预测因果消除「幻觉」
大模型「幻觉」全无？图神经网络成破解核心，精准预测因果消除「幻觉」Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能。
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9635 点击 2024-06-17 21:51
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Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能。
Build大会召开两周之后，微软更新了Phi-3系列模型的技术报告。不仅加入最新的基准测试结果，而且对小模型、高性能的实现机制做出了适当的揭示。
雷·库兹韦尔即将出版《奇点临近》的全新续作——《奇点更近》。在书中，他更加大胆地承诺，人类可以获得「永生」，库兹韦尔认为在本世纪40-50年代，人类将重建自己的身体和大脑，使其远远超出我们生物体的能力。
大语言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重复某些内容，准确性就大大提高；人名变匿名，准确性就大大下降。最近，马里兰OpenAI等机构的30多位研究者，首次对LLM的提示技术进行了大规模系统研究，并发布75页详尽报告。
DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。
大语言模型（LLM）的迅速发展，引发了关于如何评估其公平性和可靠性的热议。
通过算法层面的创新，未来大语言模型做数学题的水平会不断地提高。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
AI 将大大提高数学研究的效率。
「原来以为语料已经匮乏了，大模型训练已经没有语料了，实际上不是的，数据还远远没有跑光」。