OpenAI死对头、Claude掌舵人访谈:与Altman分道扬镳不是因为商业化...
Amodei解释说,问题在于,虽然Anthropic可以快速更新模型,但公司并不认为模型是“新的”,除非模型神经网络的规模发生了变化。此外,他表示,不同大小的模型需要不同的训练时间,如果一个模型比另一个模型晚发布,这可能会使命名变得复杂。Amodei笑着说:“当我们有Haiku、Sonnet和Opus时,我觉得我们在命名上做得...
神经网络理论研究的挑战性课题:统计物理能否给智能科学带来第一性...
在本文中,中山大学物理学院教授黄海平列出了他认为对神经网络研究最重要的八个问题:表示学习、泛化、对抗脆弱性、连续学习、因果学习、大脑的内在模型、大语言模型、意识理论。文章也提供了对这些基本问题的背后可能构建的统计力学理论的个人观点。本文英文版在计算神经科学前沿杂志(FrontiersinComputationalNeuroscience)发...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过使用行为分析、遗传工具、神经成像和CRISPR基因编辑等技术,研究发现果蝇大脑中的关键神经节点在多个物种中是保守的,但这些节点能够灵活地响应不同的感官信号,例如D.melanogaster果蝇通过感知一种特定信息素,而D.yakuba果蝇则能在黑暗中通过7-三十碳烯(7-tricosene,一种化学信号)找到配偶。研究表明,外周神经回路...
30年冷板凳,诺贝尔物理学奖得主Hinton的AI往事
首先,神经网络的学习方式与我们不同:人类是通过实际经验,理解现实世界与自我的关系,自然地获取知识;而神经网络则是通过处理大量信息库中的数据,以抽象的方式学习一个它不能真正生活的世界。然而Hinton认为,AI展现出的智慧已超越了其人工的起源。他说:“当你吃东西时,你会摄入食物,然后把它分解成微小的各个部分。
晾衣难题难倒GPT-4,人类狂教知识图破解!华盛顿大学教授:LLM会有...
从安全角度来看,这是一个哲学问题,甚至可能是一个科学问题。如果AI真的发展出自己的情感,甚至具有了幸存者本能,还想称霸全世界,这是好事还是坏事?对神经网络的每个权重求导LLM的训练方式,让它最大化应该分配给正确单词的概率得分。在预训练期间,学习机制基本上就是最大化分配给正确单词序列的概率得分,这也意...
...AI能力存在上限、不要笃信「数据是石油」、AI泡沫肯定会发生
首先,神经网络内部正在出现泛化学习,这一点通过内省技术(introspectiontechniques)得到了证实(www.e993.com)2024年11月21日。此类技术使我们能够观察神经网络内部的神经回路是如何在训练过程中演变的。神经网络正在发展出通用的计算功能。例如,最近有人通过在大量国际象棋游戏上训练神经网络,结果网络内部构建了一个棋盘模型,能够走出创新性的棋步。
Hinton万字访谈:用更大模型“预测下一个词”值得全力以赴
Hinton:我并没有在神经科学上做太多研究。我总是受到我对大脑工作原理的启发,那里有一堆神经元,它们执行相对简单的操作。它们是非线性的,但它们收集输入,加权这些输入,然后输出取决于那些加权输入。问题是,你如何改变这些权重,让整个系统做出一些好的事情。这看起来像是一个相当简单的问题。
天才创始人对谈AI教父Hinton:多模态是AI的未来,医疗将发挥AI最大...
借助共享权重，数字系统的思维迁移十分高效主持人：您是最早想到使用GPU的人之一，我知道Jensen（黄仁勋）很喜欢你。2009年你就告诉Jensen，这可能是训练神经网络的一个绝佳办法。当初要使用图形处理单元（GPU）训练神经网络，您是怎么想的？Hinton：记得在2006年，我有位研究生，是十分优秀的计算机视觉专家。一次会议上...
世界顶级风投a16z创始人对谈AI与创业,信息量爆炸!
首先,神经网络内部正在出现泛化学习,这一点通过内省技术(introspectiontechniques)得到了证实。此类技术使我们能够观察神经网络内部的神经回路是如何在训练过程中演变的。神经网络正在发展出通用的计算功能。例如,最近有人通过在大量国际象棋游戏上训练神经网络,结果网络内部构建了一个棋盘模型,能够走出创新性的棋步。此外,...
黄仁勋对话Transformer论文作者:世界需要比Transformer更好的东西
NEARProtocol联合创始人IlliaPolosukhin表示：“我们通常遇到问题就会去Google搜索，但如果需要在它反馈回来的‘成吨’网页中做快速处理，当时的RNN（循环神经网络）是无法做到的。因为它们需要逐个单词地处理文本。”Inceptive联合创始人&CEOJakobUszkoreit回忆，他们最初的目标是解决处理序列数据（如文本、音频等）...