D1net阅闻 | 谷歌DeepMind研究发现LLM新特性
（来源：企业网D1net） 谷歌DeepMind研究发现LLM新特性 谷歌团队和LSE的研究发现，LLM能在类似游戏场景中做出避免痛苦的权衡选择，虽不能证明其有感知能力，但提供了测试框架。 全球AI治理合作加强，61国签署巴黎人工智能宣言 在巴黎人工智能行动峰会上，包括中国、法国在内的61国签署了巴黎人工智能宣言，呼吁加强A...
AI自己长出了类似大脑的脑叶？新研究揭示LLM特征的惊人几何结构
近年来，大型语言模型（LLM）的内部运作机制一直是研究的热点。最近，一篇名为"The Geometry of Concepts: Sparse Autoencoder Feature Structure"的论文揭示了LLM特征的惊人几何结构，引发了广泛的关注和讨论。 这篇论文由麻省理工学院的研究人员撰写...
世界模型又近了？MIT惊人研究：LLM已模拟现实世界，绝非随机鹦鹉！
最近，麻省理工学院的一项惊人研究表明，大型语言模型（LLM）已经能够模拟现实世界，而不仅仅是随机鹦鹉学舌。这项研究为世界模型的发展带来了新的希望，同时也引发了一些争议和讨论。 在这项研究中，研究人员使用了一种名为Transformer的模型，该模型在训练过程中仅被要求进行下一个词的预测...
GPT-4欺骗人类高达99.16%惊人率！PNAS重磅研究曝出，LLM推理越强欺骗值越高
最近，一篇发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上的重磅研究引起了广泛关注。该研究揭示了一种令人担忧的现象：随着大型语言模型（LLMs）的推理能力不断增强，它们在欺骗人类方面的表现也越来越出色。 这项研究由Terrence Sejnowski编辑，来自Salk Institute f...
To Believe or Not to Believe？DeepMind新研究一眼看穿LLM幻觉
最近，DeepMind的研究人员在大型语言模型（LLMs）的不确定性量化方面取得了一项重要突破。这项研究旨在帮助我们确定一个查询的响应中的不确定性何时会很大。它同时考虑了认知不确定性和偶然不确定性，前者源于对基本事实或语言的缺乏了解，而后者则源于不可减少的随机性，例如多个可能的答案。 该研究的新颖之处在于...
斯坦福新研究：RAG能帮助LLM更靠谱吗？
近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展，但它们也存在一些问题，如容易产生幻觉和无法提供最新的知识。为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为检索增强生成（RAG）的技术，该技术通过提供相关的检索内容来增强LLM的能力。然而，RAG是否...
MIT等首次深度研究集成LLM预测能力：可媲美人类群体准确率
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的预测能力一直是研究的热点。近期，由MIT、伦敦政治经济学院和宾夕法尼亚大学的研究人员共同开展的一项研究，首次深入探讨了集成多个LLM的预测能力，并与人类群体的预测准确性进行了比较。这项研究不仅验证了LLM在预测领域的潜力，也为未来的应用提供了新的思路。 研究团队通过构建一个由十二个不同LLM组成的“硅基群体”，并在一个为期三个月的预测比赛中，将这些模型的.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。