自我纠错如何使OpenAI o1推理能力大大加强?北大MIT团队理论解释

自我纠错如何使OpenAIo1推理能力大大加强?北大MIT团队理论解释自我纠错(SelfCorrection)能力,传统上被视为人类特有的特征,正越来越多地在人工智能领域,尤其是大型语言模型(LLMs)中得到广泛应用,最近爆火的OpenAIo1模型[1]和Reflection70B模型[2]都采取了自我纠正的方法。传统的大语言模型,因为在输出答案的时候...

关于主动推理中的有效推理2307

特别是,最近的几项实验认为主动推理是最优控制和可解释、透明的人工智能的有前景的方法[Friston等人,2009],Friston[2012],Sajid等人[2021a],Mazzaglia等人[2022],Millidge等人[2020],Albarracin等人[2023]。在本文中,我们考虑将主动推理作为随机控制的方法,其当前的限制,以及如何通过动态规划和适当指定目标分...

行测推理:解释型题目请“借题发挥”

或者解释成伴侣没有去餐厅吃饭。这种涉及题干单方的解释是不可以的,必须是站在题干双方的基础上进行解释。同时,解释矛盾还需要注意要收敛思维,不能做出一些不符合常识的解释。比如,伴侣跟我胡扯,“我是来自Black星球的大克星人,来自遥远的MH37星云,在这里我们那看医生就去餐厅吃饭的意思”,这种解释也是不过关...

如何通过训练达成学习推理的scaling law

学习推理是指模型通过训练能够从数据中学习出如何进行推理、推断和决策的能力。这通常表现为在未知或复杂的任务中,模型能够基于已知的输入做出合理的预测或推理。推理任务包括但不限于:归纳推理(InductiveReasoning):从一些例子推导出一般性的规律或概念。演绎推理(DeductiveReasoning):从普遍的规律推导出具体的结论。

...有限公司申请可解释性分析专利,对多模态模型推理匹配结果关注...

金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,商汤人工智能研究中心(深圳)有限公司申请一项名为“一种可解释性分析方法、装置、电子设备及存储介质”的专利,公开号CN118798371A,申请日期为2024年5月。专利摘要显示,本申请公开了一种可解释性分析方法、装置、电子设备及存储介质,可解释性分析方法包括:获取样本...

如何激发大模型算术推理能力?科学家从神经元激活角度给出答案

“我们看到这些现象基本上都可以用神经元的激活程度来解释(www.e993.com)2024年11月22日。比如在数学公式移除前后，激活状态的神经元数量下降，解释了为什么模型的算数推理能力受损。”研究人员解释道。从应用上看，该成果将会在两个方面拥有应用前景。其一，用来预测大模型的能力。在实验中，研究人员已经可以看到，代表算数推理的神经元的激活程度，与...

2万字专访:黄仁勋深度解读AI时代的机遇与挑战

他进一步解释,传统的CPU架构已无法满足AI时代的计算需求。通过将CPU上效率不高的任务转移到GPU上,加速计算成为可能。同时,软件、算法和硬件的同步创新,使得整个技术堆栈都在高速发展。这一观点揭示了NVIDIA在AI时代的战略优势。通过硬件和软件的深度融合,以及对整个计算架构的重新设计,NVIDIA确立了其在AI计算领域的领先...

Anthropic创始人访谈:不是因为Altman 与微软合作而离开OpenAI...

LexFridman:当然,既然有了这样一种经验科学/艺术,你可以将其应用于其他更细微的事物,例如应用于可解释性的缩放定律或应用于后训练(PostTraining)的缩放定律,或者只是看看这个东西如何扩展。但大缩放定律,我猜潜在的缩放假设就是大网络、大数据会带来智能?

OpenAI全新发布o1模型,幕后采访及一些原汁原味的解释

今天,我很兴奋地向大家分享我们在@OpenAI的努力成果我们创造了能够进行真正通用推理的AI模型:OpenAI的新o1模型系列!(又称)让我来解释一下1/我们的o1-preview和o1-mini模型现在就可以使用了。我们还分享了我们(尚未最终确定的)o1模型的评估结果,以向世界展示这不仅仅是一次性的改进——这是一种新的扩展范式...

如何解决大模型“胡说八道”?扩大模型可解释边界,从指令数据到...

最近,OpenAI提出了对抗AI“幻觉”的新策略,即奖励每个正确的推理步骤,而不是简单地奖励正确的最终答案。这种方法被称为“过程监督”,旨在操纵模型提示分解为步骤的方法。导致AI模型产生幻觉有若干因素,其中包括训练数据有偏见、训练数据量不足、训练数据过度拟合、上下文理解有限、领域知识缺乏等等。