Google DeepMind resuelve problemas matemáticos sin resolver utilizando modelos de lenguaje grandes

TikTok responde al lanzamiento de la tarjeta de desmentido: combina capacidades de modelos de lenguaje grandes de IA y humanos

Recientemente, el boletín de TikTok publicó un anuncio importante anunciando el lanzamiento oficial de una nueva función de "tarjeta de desmentido" para combatir la información errónea. Esta medida tiene como objetivo identificar y manejar la información errónea de manera más eficiente, y revelar a los usuarios de manera integral el origen, las causas de la propagación y la verdad de la información errónea.

Los investigadores de IA de Nvidia presentan la tecnología de fusión FFN: aceleración de la inferencia de modelos de lenguaje grandes

Plataforma X5 de Tuosda: Rompiendo las barreras de datos entre robots y modelos de lenguaje grandes

En la era del rápido desarrollo de la inteligencia artificial, Tuosda reveló recientemente funciones innovadoras de su nueva generación de plataforma de control robótico, la plataforma X5, en su evento de relaciones con inversores. La plataforma X5 utiliza una arquitectura en la nube, borde y extremo, combinando cómputo de alto rendimiento con control inteligente de robots, logrando la transmisión de datos en tiempo real y la ejecución eficiente de decisiones inteligentes. El lanzamiento de esta plataforma no solo es un complemento poderoso para la tecnología robótica tradicional, sino que también construye un puente de comunicación entre la inteligencia encarnada y las aplicaciones de modelos de lenguaje grandes. En concreto, la plataforma X5...

Equipo de la CMU presenta Meta Reinforcement Fine-Tuning (MRT): un nuevo paradigma para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes

En el campo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje grandes (LLM) están en constante evolución. Recientemente, investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) y HuggingFace presentaron un nuevo método llamado "Meta Reinforcement Fine-Tuning" (MRT). Este método busca optimizar la eficiencia computacional de los modelos de lenguaje grandes durante las pruebas, especialmente al resolver problemas complejos de razonamiento, donde muestra un rendimiento excepcional. Los estudios demuestran que los modelos de lenguaje grandes existentes tienen dificultades en el razonamiento...

ByteDance lanza AIBrix: un nuevo sistema de inferencia de código abierto diseñado para modelos de lenguaje grandes

El modelo GLM-4-9B de Zhihu logra una tasa de alucinación de solo el 1.3%, liderando la evaluación mundial de modelos de lenguaje grandes

En el campo de la inteligencia artificial, el 'problema de alucinación' de los modelos de lenguaje grandes ha sido un desafío clave para la industria. Recientemente, los resultados de una prueba basada en el sistema de evaluación HHEM-2.1-Open muestran que el modelo GLM-4-9B de Zhihu AI ha presentado resultados notables. Los datos de la prueba muestran que, de los 85 modelos de lenguaje grandes que participaron en la evaluación, GLM-4-9B obtuvo el primer lugar con una tasa de consistencia de hechos del 98.7% y una tasa de respuesta del 100%. Cabe destacar que la tasa de alucinación de este modelo es de solo el 1.3%, un logro significativo.

NVIDIA y universidades presentan "FlashInfer": una nueva biblioteca de núcleos para mejorar la eficiencia de la inferencia de modelos de lenguaje grandes

Con la proliferación de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en las aplicaciones modernas de inteligencia artificial, herramientas como los chatbots y los generadores de código dependen de las capacidades de estos modelos. Sin embargo, los problemas de eficiencia en el proceso de inferencia se están volviendo cada vez más pronunciados. Especialmente en el manejo de mecanismos de atención, como FlashAttention y SparseAttention, a menudo se enfrentan a desafíos con cargas de trabajo diversas, patrones de entrada dinámicos y limitaciones de recursos de GPU. Estos desafíos, junto con la alta latencia y los cuellos de botella de memoria

¡Ganar 1 millón de dólares en 20 meses! ¿Cómo lo logró TypingMind, la herramienta de chat con modelos de lenguaje grandes?

TypingMind es una herramienta de terceros diseñada para ofrecer a los usuarios una experiencia mejorada con ChatGPT. Creada por el desarrollador independiente Tony Dinh, admite varios modelos de lenguaje grandes, incluyendo GPT de OpenAI y Claude de Anthropic. Ofrece funciones básicas como chats, listas de múltiples conversaciones y plantillas de indicaciones, sin necesidad de descarga ni instalación, lo que facilita su uso. Esta herramienta también admite la implementación privada, ofreciendo protección de la privacidad de los datos; su modelo de negocio...

SKT lanza servicio de IA para PC: acceso gratuito a múltiples modelos de lenguaje grandes

¡SK Telecom vuelve a dar un gran paso! El martes anunciaron el lanzamiento de la versión para PC de su servicio de Inteligencia Artificial (IA), A., que permite a los usuarios acceder gratuitamente a varios modelos de lenguaje grandes (LLM) a través del sitio web adot.ai, incluyendo el último GPT-4o. Esta versión para PC permite a los usuarios utilizar A. no solo en sus teléfonos móviles, sino que por primera vez también podrán acceder a través de navegadores en computadoras y tabletas. Nota de la imagen: Imagen generada por IA, servicio de autorización de imágenes Midjourney

OpenR: Un innovador framework de código abierto para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes

Recientemente se ha presentado OpenR, un innovador framework de código abierto diseñado para abordar las deficiencias de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en tareas de razonamiento complejas. Desarrollado conjuntamente por investigadores de University College London, la Universidad de Liverpool, la Universidad Jiao Tong de Shanghai, la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (Guangzhou) y la Universidad de Westlake, este framework utiliza el cálculo en tiempo de prueba, el aprendizaje por refuerzo y la supervisión de procesos para mejorar la capacidad de razonamiento de los LLM. Aunque los LLM han mostrado un progreso significativo en la generación de lenguaje, todavía presentan dificultades al abordar tareas complejas como problemas matemáticos, de programación y científicos.