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为何说是「新数据源」推动了 AI 的发展?

编者按: 我们今天为大家带来的这篇文章,作者提出:推动 AI 进步的核心动力不是算法创新,而是新数据源的解锁与规模化应用。 文章深入剖析了 AI 发展史上的四次重大突破 ------ 深度神经网络、Transformer + LLMs、RLHF 和推理能力的产生,揭示了每次技术跃进背后都对应着一个全新数据源的发现:从 ImageNet 图像数据库、互联网文本语料,到人类反馈标注,再到验证器数据。作者指出,这些看似革命性的技术创新,本质上都是基于监督学习和强化学习这两种在 1990 年代就已成熟的训练方法。文章还预测了下一次 AI 范式转变的可能方向 ------ YouTube 视频数据和机器人具身数据,为我们理解 AI 发展规律提供了全新的思维框架。 作者 | Jack Morris 编译 | 岳扬 大多数人都知道,AI 在过去十五年里取得了难以置信的进步 ------ 尤其是在最近的五年内。我们可能会觉得这种进步势不可挡 ------ 尽管重大的范式转变级突破并不常见,但我们依然在通过缓慢而稳健的进步继续前进。一些研究者最近提出了一种"AI 界的摩尔定律[1]",即计算机执行特定任...

LazyLLM教程 | 第3讲:大模型怎么玩:用LazyLLM带你理解调用逻辑与Prompt魔法!

上期,我们介绍了基础的RAG的基本概念,以及如何用LazyLLM实现一个基础的RAG。本期我们将深入介绍LazyLLM的特性,以Lazy的方式,逻辑更加清晰地构建出一个以数据流为核心范式的RAG应用~ 在本次教程中,您不仅可以学习到LazyLLM中的各种数据流的使用,还可以更加深入地学到如何使用在线和本地的大模型,并为它们设置上Prompt,同时还可以复用同一个本地大模型来构建多个不同角色的大模型。最后本喵将带领您一步步优化上期RAG,以LazyLLM中的数据流来重构基础RAG! LazyLLM是一款构建多Agent大模型应用的开发框架,协助开发者用极低的成本构建复杂的AI应用,并可以持续的迭代优化效果。基于LazyLLM的AI应用构建流程是: 原型搭建 → 数据分析 → 迭代优化 用户可以先基于LazyLLM快速跑通应用的原型,再结合场景任务数据进行bad-case分析,然后对应用中的关键环节进行算法迭代和模型微调,进而逐步提升整个应用的效果。LazyLLM 的设计目标是让算法研究员和开发者能够从繁杂的工程实现中解脱出来,从而专注算法和数据。 LazyLLM为同一模块的不同技术选型提...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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