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Nature 封面:AI 训练 AI,越训越离谱_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:AI 训练、模型崩溃、数据质量、语言模型、互联网内容 2. 总结:《自然》封面研究指出,放任大模型用自动生成数据训练会致其崩溃。模型崩溃因过度训练、特定误差源等,分早晚期。该现象在语言模型中普遍,会使模型遗忘真实数据。互联网充斥 AI 生成内容,影响模型训练,需访问原始数…

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美国启动「曼哈顿计划 2.0」,AI 进入奥本海默时刻?60 亿砸向无人机,已有 800 个 AI 项目_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:美国、AI、武器、监管、奥本海默时刻 2. 总结:美国在军事领域大力发展 AI ,投入大量资金用于无人机等项目,AI 武器不断用于军事,引发关注但缺乏监管,国际上对其监管存在争议。 3. 主要内容: – 美国军方拥有 800 多个活跃的 AI 项目,未来五年将…

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清华领衔发布多模态评估 MultiTrust:GPT-4 可信度有几何?_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:清华、朱军、人工智能、多模态评估、学术成就 2. 总结:清华计算机系朱军副教授领衔发布多模态评估 MultiTrust,介绍了其学术背景和在人工智能领域的研究成果及所获荣誉。 3. 主要内容: – 清华领衔发布多模态评估 MultiTrust,探讨 GPT-4…

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挑战 Scaling Law,Meta 发布移动端 350M 小模型 MobileLLM,性能比肩 7B LLaMA-v2_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:Meta、MobileLLM、小模型、架构设计、性能 2. 总结:Meta发布移动端小模型MobileLLM,参数量小于1B,却性能可观。文章探讨其架构设计的重要性及相关技术,MobileLLM在多个测试中表现出色,且与量化兼容,其作者Zechun Liu的相关信息也有介…

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抛弃视觉编码器,这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:多模态大模型、视觉编码器、EVE、训练策略、性能表现 2. 总结:本文介绍了多模态大模型的研究现状及挑战,智源研究院等推出的无编码器视觉语言模型 EVE 及其优势,包括技术亮点、模型结构、训练策略等,还提及了同行评价和未来展望。 3. 主要内容: – 机器之心…

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上周人工智能 #279 – 开放人工智能在人工智能领域的飞跃,安全担忧,董事会变动,以及更多!_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:OpenAI、AGI、AI 进展、五级系统、hacking 担忧 2. 总结:OpenAI 推出追踪发展 AGI 进展的五级系统,其当前 AI 能力到未来系统有所区分,同时存在黑客担忧及董事会更新等情况。 3. – OpenAI 引入五级系统追踪迈向 AGI …