又一大厂高管创业成果曝光！获阿里云、启明创投注资 #模型

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... 2024-07-05 18:20 .. 将先验的知识或规则和海量数据相结合，就是无限光年的核心技术方向。
    无限光年的神经符号技术可以自动激活有用的规则，明确哪些规则有用，哪些数据需要受到规则的限制很重要。
    正如诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼提出的“人类思维有快与慢两个系统”的理论。
    漆远解释说，人有两个大脑，一个是神经网络式的快思考，也就是让人类无需思考即作出行动，如“见到老虎立马跑”，在执行这一任务时，大脑不需要考虑老虎的各项特征，另一个就是需要进行逻辑推理的慢思考。
    符号计算与大模型的结合不仅能用神经网络实现快速的“黑盒”概率预测，更能进行慢思考的“白盒“逻辑推理。
    这两个系统的融合代表是通用人工智能未来的重要技术方向，也正是无限光年独特的“灰盒大模型”路线。
    事实上，这在很多应用场景中可以发挥重要作用。
    他举了一个例子，在金融行业，大模型落地的挑战在于，如何将其嵌入工作流程，以及如何让大模型在真实场景中 .. UfqiNews ↓ 6

...是不是为了回应Anthropic的研究以及JanLeike出走的事儿，谁知道呢？（doge）回归正题，OpenAI超级对齐团队是如何想法子破解GPT-4思维的？在OpenAI新公布研究中再见Ilya的名字目前，语言模型神经网络的内部工作原理仍是个“黑盒”，无法被完全理解.
    为了理解和解释神经网络，首先需要找到对神经计算有用的基本构件.
    然鹅，神经网络中的激活通常表现出不可预测和复杂的模式，且每次输入几乎总会引发很密集的激活.
    而现实世界中其实很稀疏，在任何给定的情境中，人脑只有一小部分相关神经元会被激活.
    由此，研究人员开始研究稀疏自编码器，这是一种能在神经网络中识别出对生成特定输出至关重要的少数“特征”的技术，类似于人在分析问题时脑海中的那些关键概念.
    它们的特征展示出稀疏的激活模式，这些模式自然地与人类易于理解的概念对齐，即使没有直接的可解释性激励.
    不过，现有的稀.. 06-07 10:10 ↓ 20

...通过模型泛化，解决传统AI作坊式开发模式下不能解决的AI规模化、产业化难题.
    具体来看，华为云官网对盘古大模型的部分模型做了介绍：一、NLP大模型：首次使用Encoder-Decoder架构，兼顾NLP大模型的理解能力和生成能力，保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性.
    下游应用中，仅需少量样本和可学习参数即可完成千亿规模大模型的快速微调和下游适配.
    2019年权威的中文语言理解评测基准CLUE榜单中，盘古NLP大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一，刷新三项榜单世界历史纪录；总排行榜得分83.046，多项子任务得分业界领先，是目前最接近人类理解水平（85.61）的预训练模型.
    二、CV大模型：业界最大预训练CV模型：30亿参数，10亿级图像首次实现模型按需抽取的业界最大CV大模型，首次实现兼顾判别与生成能力.
    基于模型大小和运行速度需求，自适应抽取不同规模模型，.. 03-27 14:30 ↓ 17 ..UfqiNews