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AI「長腦子」了？LLM驚現(xiàn)「人類腦葉」結構并有數(shù)學代碼分區(qū)，MIT大牛新作震驚學界！

AI「長腦子」了？LLM驚現(xiàn)「人類腦葉」結構并有數(shù)學代碼分區(qū)，MIT大牛新作震驚學界！

Max Tegmark團隊又出神作了！他們發(fā)現(xiàn)，LLM中居然存在人類大腦結構一樣的腦葉分區(qū)，分為數(shù)學/代碼、短文本、長篇科學論文等部分。這項重磅的研究揭示了：大腦構造并非人類獨有，硅基生命也從屬這一法則。
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深度｜?Andrej Karpathy 最新思考：小模型有巨大潛力，大模型用來處理多任務，AI 模型未來聚焦于處理重要信息的能力

深度｜?Andrej Karpathy 最新思考：小模型有巨大潛力，大模型用來處理多任務，AI 模型未來聚焦于處理重要信息的能力

在人工智能領域，Andrej Karpathy 的最新思考為我們提供了關于AI模型未來發(fā)展的深刻見解。他認為，雖然當前的大型模型非常強大，但未來的小型模型也具有巨大的潛力。通過模型蒸餾技術，我們可以將大型模型的能力壓縮到更小的模型中，實現(xiàn)更高效的認知處理。
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LLM 進化分岔口：多模態(tài)、成本、代碼推理

LLM 進化分岔口：多模態(tài)、成本、代碼推理

在人工智能領域，大型語言模型（LLM）的進化正處在一個關鍵的分岔口，其中多模態(tài)能力、成本效率和代碼推理能力是未來發(fā)展的三大核心方向。文章深入分析了OpenAI和Anthropic這兩家在LLM領域處于領先地位的公司，它們在2024年的技術動態(tài)、產品發(fā)展和人才變動，揭示了它們在LLM進化路徑上的不同選擇和戰(zhàn)略重點。
LLM的范式轉移：RL帶來新的 Scaling Law

LLM的范式轉移：RL帶來新的 Scaling Law

LLM（?大型語言模型）?的范式轉移正在由RL（?強化學習）?引領，?帶來全新的Scaling Law。?傳統(tǒng)上，?LLM的發(fā)展依賴于模型規(guī)模、?數(shù)據(jù)量和計算資源的擴展，?而RL的引入為這一領域注入了新的活力。?通過強化學習，?LLM能夠更好地適應復雜環(huán)境和任務，?實現(xiàn)更精細化的控制和優(yōu)化。?這種范式轉移不僅提升了LLM的性能，?還為其應用開辟了新的可能性。?隨著RL與LLM的深度融合，?我們有望見證一個更加智能、?高效和適應性強的大型語言模型時代的到來。?