天云数据CEO雷涛:关注大模型中的数据“飞轮效应”

雷涛认为,从特斯拉最新发布的“Robotaxi”来看,有个重大变化。数据的产生已开始从模型训练生成,演变到直接场景生成数据。数据供给与需求的边界在变得模糊。因此,大模型的发展,已经让数据步入了“飞轮效应”的阶段。“飞轮效应”即当达到一个很高的速度后飞轮所具有的动量和动能就会很大,使其短时间内停下来所需的外力...

大模型与智能社会:基于历史唯物主义的探察

摘要:大模型具有“大智能”“大应用”“大参与”的技术特征及功能效应,或成为智能社会来临的重要标志。基于历史唯物主义的技术—社会观、生产力观、生产方式观、社会有机体论和技术社会形态论,可以透视大模型可能带来的智能生产力、智能生产工具、“以言行事”的生产方式和智能文明新形态,以及由这些变革所联动会聚而成...

李开复和张亚勤都认为大模型是AI领域当前最重要的革命,其中最关键...

①李开复和张亚勤都认为大模型是AI领域当前最重要的革命,其中最关键的是规模效应和数据的高效压缩。尽管大模型在智慧上取得了显著进步,但仍面临效率低下、对物理世界理解不足以及边界问题等挑战。②李开复强调,科学理论和工程实践对于AI发展都是必不可少的。零一万物内部坚持打通科学和工程,只有理解了科学原理,才能...

高大强/刘欣/晁栋梁AEM:均相边界效应触发高效锌-空气电池

本研究强调了均质边界效应在提高电催化活性方面的有效性,为可持续能源系统的发展提供了巨大的希望。图文解析图1.均相结构的形成和α-NiMoO4,α/β-NiMoO4和α/β-NiMoO4-Vo三种结构的理论计算。(a)α-NiMoO4和β-NiMoO4的晶体结构模型;(b)α-NiMoO4和β-NiMoO4晶格匹配示意图;(c-d)α-NiMoO4,...

加快建设人工智能大模型中文训练数据语料库

训练数据体量的增加是人工智能大模型出现涌现效应的基础。“涌现”只存在于训练数据达到一定量级,并因此产生质变的大模型中。如图1所示,谷歌和斯坦福大学的相关研究表明,当模型规模达到一定量级时,能力“涌现”突然发生,并随着模型体量的增加持续攀升。[3]尽管尚不能断言模型尺度是解锁涌现效应的唯一因素,但在现阶段的...

洞见中国数字优势新格局,全球金融机构大模型创新成果

大模型创新应用不断拓展普惠金融的服务边界(www.e993.com)2024年11月5日。基于大模型的持续学习集中协作系统，通过不断的学习和协作实现高效率复杂推理，使金融机构能够更快、更准确地做出决策应用，从而为广泛的用户群体提供了更加精准和个性化的金融服务。例如，蚂蚁集团利用基于AntFinGLM的智能金融助理“支小宝2.0”和服务金融产业专家的智能...

以小见大,CH-53K模型试验是如何为设计这巨无霸重型直升机服务的

下图展示了CH-53KRR模型旋翼对于机身的下洗作用(垂直增重效应),其中加入了发动机和舷侧凸体的模型。从图中可以看出,舷侧凸体和发动机所贡献的阻力不是线性增加的,同样也可以看出由组合系统(发动机+舷侧凸体)贡献的阻力比两者单独贡献的阻力之和要小一些。

产学合作经历与科学家离群创新的产生

本研究旨在揭示产学合作经历如何促进科学家发现离群创新,采用1993至2018年间的中国专利数据,运用面板负二项随机效应回归模型进行了实证分析,以考察产学合作经历对科学家离群创新产生的作用及其边界条件。主要研究结论如下:(1)产学合作经历对科学家的离群创新产生具有显著的正面效应。产学合作使科学家能够更准确地把握...

大模型内卷中率先盈利,出门问问的「产模结合」新思路

而产模结合最大的魅力，更在于它能够实现更彻底的端到端训练，进而形成「数据飞轮」效应，最终实现让数据自动驱动模型和产品的更新迭代。传统AI产品的一般采用过程性的管式（pipeline）系统架构，模块层层依赖、串联，Input与output两端之间有很多中间结果，模块化的链路很长。这种AI应用有其固有的优势，包括实现难度...

曾真|论大模型预训练数据的信息披露

受制于预训练数据在内容和时间维度上的局限,数据存在边界,因而模型响应也是有边界的,但用户并不知晓该边界在何处。当用户提出超出模型响应范围的问题,由于语言模型的直接任务是完成对话,模型就有可能“一本正经地胡说八道”,生成错误答案误导用户。这一过程被称为AI“幻觉”。一般认为,幻觉可能与模型和人类的知识差距...