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Brave 浏览器推出 Ask Brave 功能

Brave 宣布,为其AI驱动的搜索套件推出新功能 Ask Brave,可根据查询提供关于某个主题的详细答案。 该搜索公司表示,这一新功能将与去年推出的AI Answers功能共存,后者为搜索查询提供简明摘要式回应。公司透露,用户目前每天获得超过 1500 万次AI答案。 使用Ask Brave无需切换到特殊模式。搜索引擎会自动识别查询类型并相应作出响应。用户可以通过点击Brave搜索框旁边的提问按钮开始搜索,也可以在搜索结果页面点击Ask标签将普通搜索转换为AI搜索。如果将Brave设为默认搜索引擎,在查询后添加双问号("??")即可启动Ask Brave搜索。 Brave搜索主管Josep M. Pujol在声明中表示:"AI Answers为用户提供快速摘要,而Ask Brave则提供更长的答案、后续问题和增强了深度研究的聊天模式,最重要的是,在正确的位置和时间提供上下文相关的丰富内容,如视频、新闻文章、产品、商家、购物等。搜索使之成为可能,大语言模型将其整合在一起。我们预计Ask Brave将通过这种搜索与聊天的强大组合每天产生数百万次AI驱动的答案。" Ask Brave的答...

Thinking Machines Lab 提出“模块化流形”方法优化权重矩阵

Thinking Machines 研究员 Jeremy Bernstein 在博客中提出了一种新的神经网络优化思路——模块化流形(Modular Manifolds)。该方法通过在权重矩阵上施加几何约束,并结合特定优化策略,来提升模型训练的稳定性和泛化能力。 这一研究为神经网络训练提供了一种新颖的“几何视角”,或许能成为稳定大模型优化的新路径。 传统训练通常依赖激活标准化或梯度归一化,但很少直接对权重矩阵本身施加约束。Bernstein 指出,如果强制权重矩阵的奇异值保持在合理范围(如约束到 Stiefel 流形),就能避免过度拉伸或压缩输入,从而使训练过程更可控。 他提出的 Manifold Muon 优化器 在 CIFAR-10 上的实验显示,相比 AdamW,它能更好地保持权重的奇异值分布稳定,并带来一定性能提升,但计算开销更高。 进一步的“模块化流形”框架将这一思路推广到网络层级。每个模块不仅定义前向计算,还包含参数的流形约束和范数度量。多个模块组合时,其约束和敏感性界可以系统地合成,从而让整个网络在理论上具备更可控的 Lipschitz 性能。 未来方向包括:在不同层使用不...

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