给小学数学题加句废话,OpenAI o1就翻车了,苹果论文质疑AI推理
标注过程包括变量、域以及必要条件,以确保问题和答案的正确性。举例来说,由于问题是小学水平的,因此一个常见的条件是可整除性,以确保答案是整数。作者使用了常见的专有名称(例如persons,foods)来简化模板创建。创建模板后,作者还会应用自动检查来确保注释过程的正确无误。例如最终答案是否与原始问题的答案相匹配。生...
如何有逻辑地总结你的见闻?来自一百余年前的翻译
这种推理法,仔细研究一下,便知道可以分为截然不同的两类:(1)完全的归纳;(2)不完全的归纳。什么叫做完全的归纳呢?就是结论所根据的实例,个个都是可以直接试验的。例如现在有20个人学辩论术,如果一个一个地问他们,他们个个都说想要做教育家,我便下一个结论,说:“现在学习辩论术的这20个人都是想要做教育家...
专访面壁智能李大海:任何业务都是商业效率的比拼,大模型没有离开...
比如微软的Phi系列模型,谷歌的Gemma,我们都是有来有回的,是可比的。在这种情况下,我们作为tier1的端侧模型厂商,不太相信苹果从纯技术能力方面上来就比我们强,这个不可能。但是他们强的地方是把技术跟自己的用户需求结合在一起,这个能力确实是很值得学习。界面新闻:技术上它落后的那部分是什么?李大海:知识密度。
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
1.2两个类型及代表玩家根据我们之前的报告,端到端可分为模块化端到端及OneModel端到端两个大类(分别对应上图中的第三行和第四行)。这两个类型的特点及代表性玩家如下——1.2.1模块化端到端本小节的内容,在我们之前的报告中已经出现过,所列举的例子,在各媒体的文章中也出现过不少,但为了文章结构的连续...
探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
①大语言模型:专注于处理和理解自然语言文本,常用于文本生成、情感分析、问答系统等;②视觉大模型:专门用来处理和理解视觉信息(如图像和视频),用于图像识别、视频分析、图像生成等视觉领域的任务;③多模态大模型:能够处理并理解两种或两种以上不同类型的输入数据(例如文本、图像、音频等),通过融合来自不同模态的信息...
黄仁勋最新万字访谈:AGI即将来临,AI将彻底改变生产力
现在,主要关注点是视频(www.e993.com)2024年10月18日。很多人都专注于物理AI和视频处理。想象一下前端。每秒有TB的数据进入系统。举个例子,一个管道会接收所有这些数据。首先要准备好训练。是的,这样整个过程就可以加速。今天人们只考虑文本模型。是的,但未来是,这个视频模型,使用一些文本模型,比如o1,在我们到达那里之前真正处理大量数据。
硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探丨华映资本全球化观察
我们先聚焦在数据这个维度,一个可以达成的共识是:自称“AI驱动”的企业都必须拥有足够的私有数据,才有足够的护城河。只依靠调用底座模型而不掌握也不积累私有数据的“AI公司”,即便直接调用API的短期效果很好,也并不具备长期价值。GPTs和类Jasper公司的快速衰败已证实了这点。那些声称拥有数据的AI公司,也经常被...
华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现
我们先聚焦在数据这个维度,一个可以达成的共识是:自称“AI驱动”的企业都必须拥有足够的私有数据,才有足够的护城河。只依靠调用底座模型而不掌握也不积累私有数据的“AI公司”,即便直接调用API的短期效果很好,也并不具备长期价值。GPTs和类Jasper公司的快速衰败已证实了这点。
一位中国VC硅谷观察:寻找大模型泡沫根源
2.B端终端客户:直接调用LLM的API接口来运用提示词工程;或将私有数据向量化后存入向量DB,再做RAG;或通过微调生成一些特定下游任务模型。很多这类客户反馈有不错的效果。3.B端服务实施公司:帮助上述B端客户当中不具备这些能力的公司来交付和部署这些流程,尤其是RAG和微调。
爆火AI编程应用何以单挑微软?Cursor团队2小时访谈揭秘
有时你需要在终端中运行命令,它应该能够根据你编写的代码来建议命令,或者有时它会给出建议,但你很难判断它是否正确,因为你需要更多信息来学习。你需要知道类型才能验证其是否正确。所以它或许应该先带你到某个定义的地方,然后再带你回来,这样你就有了接受下一个补全所需的所有必要知识。