仅7B的模型数学推理能力完虐70B？MIT哈佛推出行动思维链COAT让LLM实现自我反思并探索新策略
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 大家好，我是蚝油菜花，在海量模型中某一个不起眼的角落，竟有这么一个数学推理专家，它仅靠 7B 的参数量，却足以超越一众主流的小型模型，并与大型模型不相上下。究竟是怎么做到的呢？ 今天跟大家分享一下...
MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention：单GPU实现330万Token上下文推理
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的部署和应用正变得日益广泛。然而，随着模型规模的扩大，尤其是在处理长上下文时，计算和内存需求也急剧增加。这一挑战在实际应用中尤为突出，因为长上下文的处理对于许多任务（如文档摘要、问答系统等）至关重要。为了解决这一问题，麻...
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...
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.....
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