Scaling
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薦 Llama 4五大疑點曝光，逐層扒皮，全球AI進步停滯，NYU教授稱Scaling徹底結束
令人失望的Llama4，只是前奏已。接下來我們恐將看到——全球局勢的改變，將徹底阻止AI進步!最近，一位AICEO做出長視頻，逐級對Llama4身上的六大疑點進行了扒皮。GaryMarcus正在尋找對開發(fā)更可靠替代方法有興趣的投資者。
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薦 DeepSeek R2來了？全新推理時Scaling論文聯(lián)手清華震撼發(fā)布！
【新智元導讀】DeepSeek新論文來了!在清華研究者共同發(fā)布的研究中，他們發(fā)現(xiàn)了獎勵模型推理時Scaling的全新方法。DeepSeekR2，果然近了。他們用包含300個樣本的降采樣測試集測試了DeepSeek-R1，發(fā)現(xiàn)其性能甚至不如236BMoERFT模型，這表明延長推理任務的思維鏈并不能顯著提升通用RM的性能。
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薦 蘋果也在蒸餾大模型，給出了蒸餾Scaling Laws
蒸餾模型的性能可以量化估算了。知識蒸餾技術當前正被大模型領域廣泛使用，它可以在大幅壓縮模型體量的同時保持一定的性能、降低模型時延、提升模型精度，與此同時還能對知識域進行集成和遷移。正如監(jiān)督擴展減輕了監(jiān)督預訓練中的風險一樣，新工作為生產更小、更強大的模型提供了路線圖，并增強了測試時擴展的可行性。
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薦 AI 2025！8大熱門賽道開年前瞻，從AI眼鏡到推理Scaling一網打盡
明天就是辭舊迎新的春節(jié)假期，咱來點不一樣的——送上一份「年初展望」，站在2025年伊始，把AI科技領域不同領域的熱點趨勢，淺淺盤了一圈。從人型機器人、AI眼鏡，從推理模型到AICoding……分別從產品側和技術側，把今年最有料的8個大熱門趨勢一網打盡，干貨過年。若有掛一漏萬之處請諸位海涵，也歡迎小伙伴們在評論區(qū)指出和探討。
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薦 續(xù)命Scaling Law？世界模型GPT-4o讓智能體超級規(guī)劃，OSU華人一作
ScalingLaw又能續(xù)命了?如何通過語言智能體的高級規(guī)劃來Scaling推理時計算?答案就是——使用LLM作為世界模型。使用GPT-4o來預測網站上操作的結果，可以提供強大的性能，同時還能提高安全性和效率。其他還有多模態(tài)，基礎、規(guī)劃與推理，合成數據和智能體安全。
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薦 Scaling Law或將終結？哈佛MIT預警：低精度量化已無路可走，重磅研究掀翻AI圈
就連「量化」也不管用，scalinglaw真的要終結了嗎?一提scalinglaw，人們重點關注的是參數規(guī)模、數據量等因素，卻忽視了「精度」這一關鍵變量。哈佛斯坦福MIT等機構研究人員竟發(fā)現(xiàn)，低精度訓練會降低模型的「有效參數量」!對此，他們提出了「精度感知」scalinglaw。他的研究旨在通過對簡單建模變化的深入實證調查來改進LLM。
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薦 Ilya認錯，Scaling Law崩了？自曝SSI秘密技術路線取代OpenAI
Ilya終于承認，自己關于Scaling的說法錯了!現(xiàn)在訓練模型已經不是「越大越好」是找出Scaling的對象究竟應該是什么。SSI在用全新方法擴展預訓練。如果GPT的發(fā)展沒有加速，是不是就意味著末日論者錯了——AI不會進入所謂的遞歸自我改進循環(huán)，在這個循環(huán)中，AI會一次又一次地找出如何制造下一個更好版本的自己?對此，MarcAndreessen認為，這種明顯的平臺期意味著這樣的恐懼目前看
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清華團隊破解具身智能Scaling Law，GPT時刻在即！寧德時代聯(lián)創(chuàng)終于出手
半年兩次大融資后，這家具身智能黑馬再次獲得融資!作為柏睿資本首次投資的具身智能企業(yè)，千尋智能不僅擁有出身自伯克利系聯(lián)創(chuàng)，在技術、硬件、商業(yè)化上，也讓人極有信心。我們意外發(fā)現(xiàn)，具身智能領域的明星初創(chuàng)公司千尋智能，悄悄完成了工商變更。具身智能這盤大棋，接下來就看千尋智能如何交卷了。
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薦 大模型步入「推理Scaling」時代，SambaNova如何挑戰(zhàn)英偉達的霸主地位？
OpenAIo1的發(fā)布，再次給AI領域帶來了一場地震。o1能像人類一樣「思考」復雜問題，擁有優(yōu)秀的通用推理能力。從SambaNova的RDU開始，人工智能領域可能正在翻開全新的一頁。
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薦 OpenAI開啟推理算力新Scaling Law，AI PC和CPU的機會來了
OpenAI的新模型o1，可謂是開啟了ScalingLaw的新篇章——隨著更多的強化學習和更多的思考時間，o1在邏輯推理能力上已經達到了目前天花板級別。尤其是在北大給出的一項評測中，o1-mini模型的跑分比o1-preview還要高:這就展示一種新的思路和可能性——小模型專門加強推理能力，放棄在參數中存儲大量世界知識。我們希望通過這個專欄，讓更多的人了解CPU在AI推理加速，甚至是整個A
