四木专访|AIGCode:训练自己的AGI模型,才能做出好的AI编程产品

目前在行业中,存在不训练模型直接做应用、训练垂直代码模型和训练通用大模型三种路径。Cursor,是基于Claude3.5Sonnet直接做应用的代表;而Magic、Poolside,则不想依赖其他LLM,开始在代码数据中训练自己的代码模型。AIGCode想走的是第三条路,也就是训练一个通用大模型,并以Coding为切入点打开局面。"生成代码的模...

结合归纳和转换进行抽象推理,启发ARC排行榜前三的大模型思路

直观地说,归纳捕捉了学习者应首先解释训练数据,然后使用该解释进行预测的概念。归纳学习者可以通过花费更多时间优化或搜索更好的解释来表现更好,使用训练示例xtrain,ytrain来评分候选函数。转导则捕捉了训练示例本身应直接参与生成新预测的直觉,并且成功的预测不一定需要显式解释。参见图2。我们通过生成大量合成问题来...

AGI系统2 通过一般性和适应性进行推理

例如,一个训练用于识别图像中物体的模型可以将其知识泛化到理解新的类别,只需最少的监督。AI模型的通用性G(M,T,K)可以数学定义为:在公式1中,G(M,T,K)表示模型M在给定领域知识K的情况下,在一组任务中进行泛化的能力。P(Ti|K)指的是模型基于其已获取的知识成功完成新任务Ti的概率。这一公式突显了...

展望2025 AI行业有哪些创新机会?

在业界对传统预训练模型进展放缓的担忧中,2024年9月,OpenAI发布了新一代语言模型o1。尽管技术细节未被完全公开,但业界推测o1采用了全新的训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强了模型的推理能力。o1可能是通过生成内部“思维链”(ChainofThought),模拟人类的系统2思维方式,在回答复杂问题时能够逐步推理、自我纠错...

8000字竞品分析干货!超详细的AI对话类产品分析与思考

例如,对于需要提供天气预报、股票行情等实时数据的服务,使用联网搜索可以确保提供的信息是最新的。若如果内容生成主要基于已有的知识库或预设的数据,并且这些数据不需要频繁更新,那么可能就不会使用联网搜索。这种情况下,系统会依赖内置的数据库或预先训练好的模型来生成内容,而不依赖于外部网络资源。此外,出于隐私和安全...

AI训练数据荒下 合成数据成为“开源”新解法?

针对高质量数据供给难题,现行方案侧重于进一步构建行之有效的数据开放机制,鼓励行业数据、公共数据等充分流转应用(www.e993.com)2024年11月29日。合成数据或成新路径事实上,建立数据开放机制,在训练过程中引入合成数据或许也是一条“开源”的路径。合成数据是通过算法和数学模型创建的数据。通过建模真实数据的分布,然后在该分布上进行采样,创建出新...

万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...

当各种模态的数据都压缩到同一个隐含的空间后,模型需要在隐含空间进行对齐或转换。具体来说,训练时是对齐,推理时是转换。比如说文生视频,训练时主要是寻找文本和视频之间、以及视频内部在时空维度的对应关系,推理时是把文本Prompt转换成视频。这个步骤又有两个维度的选择:...

预训练的 Scaling Law 正在走入死胡同,o1 让更多创业公司重新复活

也就是说，可能它在训练CriticModel（评判模型）或者RewardModel（奖励模型）的时候，对于下游任务的泛化，可能还是遵循物理规律。如果对下游任务覆盖得好，它就做得好；如果覆盖得不好、下游任务没见过这些数据，或者rewardmodel没法很好地给予reward的时候，它泛化也不一定真的能泛化过去，所以从这个角度来...

OpenAI o1:使用限额提高,o1 模型深度解析

??聚合问答数据并训练一个奖励模型(RewardModel,RM):基于人类偏好数据训练奖励模型,为后续的强化学习提供反馈机制。??用强化学习(RL)方式微调LM:使用奖励模型提供的反馈,通过强化学习算法(如PPO)对预训练的语言模型进行微调,提升其生成文本的质量与连贯性。

智能汽车如何进行数据闭环?

数据闭环是指运用AI大模型等新技术,对数据挖掘、自动标注、模型训练、仿真测试进行升级,让智驾数据运用从小规模且重人工的方式,转化为可大规模运用且高自动化运转的方式,实现智驾数据处理更流畅、智驾功能体验更佳。数据闭环的主要流程包括数据采集、数据传输、数据存储