发表在著名《Cell》最新文章《在大型语言模型中分离语言和思维》认为：大型语言模型 (LLM) 是迄今为止所有模型中最接近掌握人类语言的模型，但对其语言和认知能力的看法仍然存在分歧。我们使用下面这两个.

谷歌刚刚推出了一位精英人工智能数学家，它是一个神经符号系统，能将问题形式化为 Lean（一种形式语言），并使用经过微调的 Gemini，使用 AlphaZero 风格的搜索来解决这些问题。在 IMO（.

昨日，Reddit网友发现一个奇怪事情：这是什么模型？为什么它突然在 huggingface 上占据第一的位置？什么是Hugging FaceHugging Face 是领先的机器学习和自然语言处理 .

微调大模型提示时： 是在提示中给出相关的例子？ 应该给出多少个最佳表现的例子？ 如果提供更多，是否会损害性能？ 示例的前后顺序重要吗？ 这篇Deepmind的新论文回答了所有这些问题，主要要点： 从提.

40 年来，BM25 一直是搜索引擎的标准。然而，它无法满足现代 RAG 应用的需要。BM42 诞生：语义搜索与关键词搜索的结合什么是BM25？BM25 是一种排名算法，用于信息检索和搜索引擎，以确定.

OpenAI联合创始人Andrej Karpathy（安德烈）解释了新的计算范式：我们正在进入一个新的计算范式： 大型语言模型像CPU一样工作 使用令牌而不是字节 使用上下文窗口而不是RAM。 这就是.

人工智能公司一直在努力阻止用户找到新的“越狱”来绕过他们实施的护栏，以防止聊天机器人帮助制造毒或炸 弹。例如，今年早些时候，一名白帽黑客宣布他们发现了一种可以同时实现这两种功能的“ Godmode”C.

比尔-盖茨说，人工智能系统的扩展还需要两次迭代，之后的下一个重要领域是元认知（metacognition），即人工智能可以对其任务进行推理。盖茨在采访中说了一些关于元认知的有趣话：“我看到我们明年会在.

三个有趣的事实： - 大脑是为视觉而进化的，但结果证明对语言很有帮助。 - 视觉是反向图形。 - GPU 是为图形而设计的，但结果证明对语言很有帮助。  这些事实确实引人入胜，凸显了视觉、语言和计算之.

对于那些希望使用大模型LLM从事突破性科学研究的人来说：大模型尤其不适合从事这项工作。(如果你是一名研究人员，你一定已经注意到了这一点）。突破性研究需要朝着一个全新的、出乎意料的方向前进，而每个人在很.

Claude 3.5 Sonnet因其机制可解释性而擅长编码。机制可解释性：这是指理解机器学习模型内部运作的能力，尤其是不同组件如何对模型的预测或输出做出贡献。就 LLM 而言，这可能意味着理解不同层.

一句话总结Transformer ： Transformer 是一种神经网络，擅长理解序列数据的上下文并从中生成新数据。 Transformer 是第一个完全依赖自注意力机制而不使用 RNN 或卷积的.

1、Anthropic首席执行官Dario Amodei表示： 与诺贝尔奖获得者科学家一样聪明的人工智能模型可以加速生物学发现并治愈疾病 到2027年，人工智能模型的训练成本将高达1000亿美元，并且.

笛卡尔认为语言是思想的唯一确定标志，因为只有人类才能通过语言自由地表达思想，这是人之为人的根本特征。笛卡尔认为： 人类个体,不管是愚蠢的人、白痴还是最笨的小孩,都能够通过语言表达和交流思想。 人类的行.

《自然》杂志发表的题为《语言主要是交流工具而非思考工具》的文章探讨了语言在人类认知中的作用。该研究探讨了语言的主要功能是交流，而不是作为思考的媒介这一观点。它深入探讨了语言处理的各个方面及其对理解人类.

在本文中，我们将讨论如何使用 Rust 构建代理 RAG 工作流！我们将构建一个代理，它可以获取 CSV 文件、对其进行解析并将其嵌入到 Qdrant 中，以及从 Qdrant 中检索相关嵌入以回答用.

语言模型可以被用作世界模拟器吗？ 在我们的ACL 2024论文中，我们证明了这不是真的。 GPT-4在模拟基于常识任务（如沸水）的状态变化时，准确率仅为60%。 该论文题为 "语言模型能否作为基于文本.

AlphaFold3 是一个技术杰作： 它减少了多序列比对的使用（需要使用相似的例子来预测蛋白质相互作用），并引入了一个新的扩散模块来进行结构预测。 换句话说： 他们在提高整体性能的同时简化了 Alp.

17个github有趣的项目、工具和库1、TeoTeo 是模式驱动的 Web 服务器框架。服务器端 API 是 Rust、Node.js 和 Python 的原生 API。亮点和特点 原生于Rust、.

来自黑客新闻（Hacker News）的一个讨论帖子，主题是关于一个名为"Lamini"的人工智能记忆调整技术，它能够显著减少幻觉10 倍 在AI领域，幻觉通常指的是模型生成的错误或不准确的输出 什么.

杨立昆（Yann LeCun）提出，大型语言模型（LLM）并不能引领我们走向人工通用智能（AGI），因为它们缺乏形成心智模型的能力。尽管如此，一些观点认为LLM与人类智能的比较存在根本性的缺陷。人类智.

一种革命性的语言模型方法，完全消除矩阵乘法 (MatMul)，同时又不损失性能论文《可扩展的无 MatMul 语言建模》讨论了如何开发可扩展且高效的语言模型，从而避免矩阵乘法(MatMul) 运算。 .

ARC-AGI 的设计初衷是抵制大语言模型“记忆”技术我们举办本次比赛的目标是： 1. 增加从事前沿 AGI 研究的研究人员数量（而不是修补 LLM）。我们需要新的想法，解决方案很可能来自局外人！ 2.