Category: AGI

在人工智能领域,一项突破性的技术创新正在为类脑计算机网络的发展开辟新的道路。来自南方科技大学计算机科学与工程系的研究团队提出了一种名为”时间融合”的新方法,有望大幅提升脉冲神经网络(SNN)的训练速度,为类脑计算机的广泛应用铺平道路。 脉冲神经网络:模仿大脑的计算模型 脉冲神经网络是一种模仿生物大脑工作原理的人工智能模型。与传统的人工神经网络不同,SNN更加接近真实的神经元工作方式,通过模拟神经元之间的脉冲信号传递来处理信息。这种仿生设计使得SNN在处理时空数据、实现低功耗计算等方面具有独特优势。 然而,SNN的训练过程一直是一个巨大挑战。由于需要模拟神经元随时间变化的动态特性,SNN的训练速度往往比传统神经网络慢得多。这严重制约了SNN在实际应用中的推广。 时间融合:加速SNN训练的创新方法 为了解决这一难题,南方科技大学的研究团队提出了一种创新的”时间融合”方法。该方法的核心思想是将SNN中神经元随时间变化的计算过程进行重组,实现并行化处理。 具体来说,时间融合方法首先分析了漏电积分发放(LIF)神经元模型的前向和反向传播特性。研究人员发现,LIF模型的计算具有元素级并行性,这为优化提供了可能。基于这一发现,他们提出了在GPU上进行时间维度融合的方案。 在传统方法中,SNN的计算是按时间步顺序进行的。而时间融合方法则将多个时间步的计算合并到一个GPU内核中执行。这种设计大大减少了内存访问开销,提高了计算效率。 研究团队进一步将这一方法扩展到多GPU环境。他们采用了流水线并行的框架,将计算负载在时间维度上分配到多个GPU上。理论上,这种设计可以随着时间步数的增加实现可扩展的性能提升。 实验验证:显著的加速效果 为了验证时间融合方法的效果,研究团队进行了广泛的实验。他们在NVIDIA A100 GPU上测试了该方法,并与现有的多个SNN库和实现进行了对比。 实验结果令人振奋。在单GPU环境下,时间融合方法相比现有的SNN实现,实现了5倍到40倍的加速。在多GPU环境中,该方法展现出了更好的可扩展性,随着时间步数的增加,加速效果更加明显。 研究人员指出,这种加速效果不仅体现在理想化的测试场景中,在真实的SNN训练任务中同样表现出色。这意味着时间融合方法有望在实际应用中产生重大影响。 突破性意义:为SNN研究开辟新天地 这项研究的意义不仅限于技术层面的创新。更重要的是,它为SNN的大规模应用扫清了一个重要障碍。 长期以来,SNN虽然被认为是更接近生物神经系统的人工智能模型,但其训练效率一直是制约其发展的瓶颈。时间融合方法的出现,有望彻底改变这一局面。 南方科技大学计算机科学与工程系的钱江教授评论道:”这项研究为SNN的实际应用打开了新的可能性。随着训练速度的大幅提升,我们可以期待看到SNN在更多领域发挥作用,比如实时数据处理、低功耗边缘计算等。” 未来展望:开源推动技术进步 值得一提的是,研究团队将这项技术的实验代码开源发布在了GitHub上。这一举措不仅体现了科研的开放精神,也为该技术的进一步发展和应用奠定了基础。 研究的第一作者李艳辰表示:”我们希望通过开源,能够吸引更多研究者参与到SNN的优化工作中来。只有集思广益,才能推动这项技术更快、更好地发展。” 随着时间融合方法的出现,SNN研究迎来了新的春天。我们有理由相信,这项突破性技术将为类脑计算机的发展注入强劲动力,为人工智能的未来开辟更广阔的前景。 参考文献:[1] Li, Y., Li, J., Sun, K., [...]

近年来,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。然而,这些模型通常具有数十亿到数百亿的参数,导致推理过程计算密集且耗时。此外,大多数LLM采用单词级别的逐词预测方法,进一步加剧了推理时间。因此,在保持准确性的同时提高LLM的推理速度成为了研究人员面临的一个重大挑战。 为了解决这个问题,研究人员提出了一种新颖的推理方法,称为”下一句预测”。这种方法的核心是SentenceVAE,一个由编码器和解码器组成的小型模型。SentenceVAE的工作原理如下: 通过将SentenceVAE集成到LLM的输入和输出层,研究人员开发出了句子级LLM(SLLM)。这些SLLM能够采用句子级别的推理方法,显著加快了推理速度。 SentenceVAE的工作原理 SentenceVAE的工作流程如下: 这种方法的优势在于: 实验结果 研究人员进行了广泛的实验来验证SentenceVAE的效果。主要发现包括: 潜在应用和未来发展方向 研究人员指出,SLLM框架具有广阔的应用前景和发展潜力: 结论 SentenceVAE为提高大型语言模型的推理效率提供了一种创新的方法。通过将句子级别的编码和解码与传统LLM相结合,SLLM实现了更快的推理速度、更高的准确性和更长的上下文处理能力。这项研究不仅为当前LLM的优化提供了新的思路,也为未来更高效、更强大的语言模型开发铺平了道路。 随着进一步的优化和扩展,SLLM有望在各种应用场景中发挥重要作用,从提高自然语言处理任务的效率到推动具身智能和多模态大模型的发展。这项技术的进步将为人工智能领域带来新的机遇和挑战,推动语言模型向更高效、更智能的方向发展。 [...]

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型(LLMs)为软件开发带来了前所未有的机遇。然而，这种新技术也给开发者带来了新的挑战。近日，来自汉堡大学的研究团队发表了一项引人深思的研究，探讨了开发者能否有效地使用LLMs生成高质量的代码文档。这项研究不仅揭示了当前开发者在使用AI工具方面的困境，也为未来AI辅助软件开发指明了方向。 代码文档：被忽视却至关重要的任务 软件开发中，代码文档常常被开发者忽视或置于低优先级。然而，高质量的文档对于程序理解、开发者入职和技术债务管理至关重要。汉堡大学的Hans-Alexander Kruse、Tim Puhlfurß和Walid Maalej教授在他们的研究中指出：”精心编写的文档能够促进程序理解，加速开发者入职，并减轻技术债务。” 随着软件规模和复杂度的不断增加，手动维护文档变得愈发困难。这就是为什么研究人员和工具供应商一直在探索自动化文档生成的方法。在这个背景下，大型语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，为代码文档自动化提供了新的可能性。 实验设计：模拟真实开发场景 为了探究开发者如何有效使用LLMs生成代码文档，研究团队设计了一个精巧的实验。他们招募了20名专业开发者和30名计算机科学学生，让他们使用基于GPT-4的Visual Studio Code扩展来为两个Python函数生成文档。 实验分为两组：一组使用允许自由输入提示的扩展（即席提示组），另一组使用执行预定义few-shot提示的扩展（预定义提示组）。研究者通过这种设计，希望回答两个关键问题： 实验过程模拟了真实的开发场景。参与者首先需要理解给定的代码，然后使用AI工具生成文档，最后评估生成的文档质量。研究者还收集了参与者的即席提示，以便与预定义提示进行比较。 令人深思的实验结果 实验结果揭示了一些令人深思的现象： 深层次的启示 这项研究不仅揭示了当前开发者使用AI工具的现状，还带来了一些深层次的启示： 未来的研究方向 这项研究为未来的AI辅助软件开发指明了几个关键方向： 结语 汉堡大学的这项研究为我们提供了宝贵的洞察：虽然大型语言模型在代码文档生成方面展现出巨大潜力，但开发者仍需要时间和培训来充分利用这些工具。正如研究者所言：”未来的挑战在于理解开发者的提示技能和偏好，以及他们在特定任务中需要什么样的支持。” 在AI迅速改变软件开发格局的今天，这项研究无疑为我们指明了前进的方向。它不仅揭示了当前的挑战，也为未来的研究和实践提供了宝贵的思路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI辅助的代码文档生成将成为提高软件质量和开发效率的强大工具。 （参考文献：Kruse, H. A., Puhlfurß, T., & Maalej, W. [...]

在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速、准确地获取所需信息已成为一个巨大挑战。传统搜索引擎虽然功能强大，但往往难以理解用户的复杂意图，无法提供深入的知识探索。而随着大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的飞速发展，一种全新的AI搜索引擎应运而生，它不仅能够理解用户的问题，还能模仿人类思维进行深度推理和探索。这就是由中国科学家团队开发的开源AI搜索引擎框架——MindSearch（中文名：思·索）。 突破性技术：模仿人脑的多步骤信息检索 MindSearch的核心理念是模仿人类大脑的思维方式。当我们遇到一个复杂问题时，往往会将其分解为多个子问题，然后逐一解决。MindSearch正是采用了这种方法，它通过一个名为WebPlanner的组件，将用户的查询动态地分解为一系列子问题节点，构建成一个复杂的知识图谱。 “MindSearch的独特之处在于它能够像人脑一样，不断扩展和深化对问题的理解，”项目负责人陈泽辉博士解释道，”它会根据Web搜索的结果，不断地在知识图谱中添加新的节点和连接，从而逐步构建出一个全面而深入的解决方案。” 论文中详细介绍了MindSearch的两个核心组件：WebPlanner和WebSearcher。WebPlanner扮演着高层次规划者的角色，负责编排推理步骤并协调多个WebSearcher。而WebSearcher则负责执行具体的网络搜索任务，并为WebPlanner提供有价值的信息摘要。 WebPlanner：通过图构建实现智能规划 WebPlanner的工作原理可以概括为”通过编码进行规划”（Planning via Graph Construction）。具体来说，WebPlanner将问题解决过程建模为一个有向无环图（DAG）的构建过程。给定一个用户问题Q，解决方案轨迹被表示为G(Q) = ，其中V是一组节点v，每个节点代表一个独立的网络搜索，包括一个辅助的START节点（初始问题）和一个END节点（最终答案）。E代表节点之间的有向边，表示推理的拓扑关系。 为了让语言模型更好地理解和操作这个图结构，研究团队采用了一种巧妙的方法：通过代码生成来实现图的构建和操作。他们预定义了一系列原子代码函数，用于向图中添加节点或边。在每一轮交互中，语言模型首先阅读整个对话历史，包括之前生成的代码和网络搜索结果，然后输出思考过程和新的代码，用于在思维图上进行推理。这些代码随后由Python解释器执行。 “这种’代码即规划’的过程充分利用了语言模型在代码生成方面的优势，”论文作者解释道，”它不仅提高了长上下文场景下的控制和数据流管理能力，还能更好地解决复杂问题。” WebSearcher：分层检索策略 WebSearcher作为一个具有互联网访问能力的复杂RAG（检索增强生成）代理，负责根据搜索结果总结有价值的响应。面对网络上海量的内容，WebSearcher采用了一种巧妙的粗到细的选择策略，以解决语言模型在有限上下文长度（如8K tokens）内处理大量相关页面的挑战。 具体来说，WebSearcher的工作流程包括以下几个步骤： “这种分层检索方法显著降低了导航海量网页的难度，”论文指出，”它能够高效地提取高度相关的信息，同时保持深入的细节。” 长上下文管理：多代理框架的优势 MindSearch采用的多代理框架不仅提供了一个简单而有效的解决方案，还自然而然地实现了长上下文的管理。这种方法极大地提高了框架的整体效率，特别是在需要模型快速阅读大量网页的情况下。 由于WebPlanner将搜索任务分配给单独的搜索代理，并且只依赖于WebSearcher返回的搜索结果，因此WebPlanner可以专注于问题的分解和分析，而不会被过长的网络搜索结果分散注意力。同时，每个WebSearcher只需要搜索其被分配的子查询的内容，不会受到其他内容的干扰。 “这种显式的角色分配大大减少了整个过程中的上下文计算，”研究团队强调，”为语言模型处理长上下文任务提供了一个高效的解决方案。” 最终，MindSearch能够在不到3分钟的时间内收集和整合来自300多个页面的相关信息，这对人类专家来说可能需要约3小时才能完成类似的认知工作量。 实验结果：卓越性能的证明 为了评估MindSearch的性能，研究团队进行了全面的实验，包括开放集问答和封闭集问答两类任务。 在开放集问答任务中，研究人员精心设计了100个涵盖各个领域的现实问题，并邀请5位专家对ChatGPT-Web、Perplexity.ai（Pro版本）和MindSearch三种AI搜索引擎的表现进行评分。评估标准包括回答的深度、广度以及事实准确性。 [...]

在当今信息爆炸的时代,如何快速准确地获取所需信息已成为人们面临的一大挑战。传统搜索引擎虽然功能强大,但往往难以理解用户的真实意图,无法提供深入的知识探索。而随着人工智能技术的飞速发展,一种全新的AI搜索引擎应运而生,它不仅能够理解用户的问题,还能模仿人类思维进行深度推理和探索。这就是由中国科学家团队开发的开源AI搜索引擎框架——MindSearch。 突破性技术:模仿人脑思维的AI搜索 MindSearch的核心理念是模仿人类大脑的思维方式。当我们遇到一个复杂问题时,往往会将其分解为多个子问题,然后逐一解决。MindSearch正是采用了这种方法,它会将用户的查询动态地分解为一个个子问题节点,构建成一个复杂的知识图谱。 “MindSearch的独特之处在于它能够像人脑一样,不断扩展和深化对问题的理解,”项目负责人陈泽辉博士解释道,”它会根据Web搜索的结果,不断地在知识图谱中添加新的节点和连接,从而逐步构建出一个全面而深入的解决方案。” 这种动态图构建的过程使得MindSearch能够处理各种复杂的查询,从日常生活中的简单问题到专业领域的深度探讨,都能给出令人满意的答案。更重要的是,MindSearch不仅给出结果,还会展示整个思考过程,包括搜索关键词、推理路径等,这极大地提高了回答的可信度和可解释性。 卓越性能:超越现有AI搜索引擎 为了评估MindSearch的性能,研究团队进行了一项全面的对比实验。他们精心设计了100个涵盖各个领域的现实问题,并邀请5位专家对ChatGPT-Web、Perplexity.ai(Pro)和MindSearch三种AI搜索引擎的表现进行评分。评估标准包括回答的深度、广度以及生成响应的准确性。 实验结果令人振奋:MindSearch在所有三个维度上都显著优于其他两种搜索引擎。特别是在深度和广度方面,MindSearch的表现尤为突出,充分体现了其强大的知识探索能力。 “MindSearch能够通过分析数百个网页,提供更加全面和深入的答案,”陈博士自豪地说,”这使得它在处理复杂查询时,能够给出远超其他AI搜索引擎的详细解释和见解。” 灵活部署:打造个性化AI搜索引擎 MindSearch的另一大亮点是其开源和灵活性。任何个人或组织都可以轻松部署MindSearch,打造属于自己的AI搜索引擎。系统支持多种大型语言模型(LLM),既可以使用GPT、Claude等闭源模型,也可以选择InternLM2.5-7b-chat等开源模型。 部署MindSearch只需简单的几个步骤: 这种灵活的部署方式使得MindSearch可以适应各种不同的应用场景和需求。无论是个人用户、小型团队还是大型企业,都可以根据自身需求定制专属的AI搜索引擎。 多样化界面:满足不同用户需求 考虑到不同用户的偏好和使用环境,MindSearch提供了多种用户界面选择: “我们希望MindSearch能够服务于各类用户,”项目团队成员刘奎坤表示,”无论是普通用户、研究人员还是开发者,都能找到最适合自己的使用方式。” 深度知识探索:解锁信息海洋 MindSearch的一大特色是其强大的深度知识探索能力。传统搜索引擎往往只能提供表面的信息,而MindSearch则能够进行更加深入的挖掘。 以一个复杂的科学问题为例:”量子计算机如何影响现代密码学?”传统搜索引擎可能只会返回一些零散的文章链接。而MindSearch会首先将这个问题分解为几个子问题: 然后,MindSearch会针对每个子问题进行深入搜索和分析,最终综合出一个全面而深入的答案。这个过程不仅能够提供详细的解释,还能揭示问题之间的内在联系,帮助用户建立起完整的知识体系。 “MindSearch就像一位tireless的研究助手,”一位参与测试的密码学专家评价道,”它不仅能回答你的问题,还能引导你思考更多相关的问题,真正帮助你深入理解一个复杂的主题。” 透明的解决方案:建立信任与理解 在人工智能日益普及的今天,AI系统的”黑盒”特性常常引发用户的担忧。很多人不理解AI是如何得出结论的,因此对其回答持怀疑态度。MindSearch巧妙地解决了这个问题,它不仅给出答案,还会展示整个思考过程。 具体来说,MindSearch会提供以下信息: “这种透明度大大提高了用户对AI回答的信任度,”项目团队成员王秋晨解释道,”用户可以清楚地看到每一步推理,甚至可以自己验证信息来源的可靠性。这不仅增强了可信度,还能帮助用户更好地理解复杂问题。” 技术创新:动态图构建算法 MindSearch的核心技术之一是其独特的动态图构建算法。这个算法模仿了人类解决问题的思维方式,通过不断扩展和优化知识图谱来探索复杂问题。 算法的工作流程大致如下: “这个算法的优势在于它能够自适应地处理各种复杂度的问题,”陈博士解释道,”对于简单问题,它可能只需要很少的迭代就能给出满意的答案。而对于复杂问题,它会不断深入探索,直到构建出一个全面的知识网络。” 这种动态图构建方法使得MindSearch在处理开放域问题时表现出色。无论是跨学科的复杂主题,还是需要多角度分析的社会问题,MindSearch都能给出深入而全面的解答。 [...]

在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已成为各行各业数字化转型的重要推动力。然而,如何快速有效地对这些庞大的模型进行定制化训练,一直是困扰许多企业和开发者的难题。近日,ModelScope团队推出的SWIFT(Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning)框架,为这一难题提供了优雅的解决方案。 全面覆盖的模型支持 SWIFT最引人注目的特点之一,是其对大语言模型的广泛支持。据ModelScope团队介绍,SWIFT目前支持300多种LLM和50多种多模态大模型(MLLM)的训练、推理、评测和部署。这些模型涵盖了目前业界主流的开源大模型,如Qwen、ChatGLM、Llama、InternLM等系列。 值得一提的是,SWIFT不仅支持各种规模的基础模型,还支持针对特定任务优化的模型变体。例如,它支持代码生成模型如CodeGeeX,支持数学问题求解模型如DeepSeek-Math,还支持长文本处理模型如Xverse-256K等。这种全面的模型支持,使得开发者可以根据实际需求选择最适合的模型进行微调。 丰富的训练方法 在训练方法上,SWIFT提供了多种选择,以适应不同的硬件条件和训练需求。最基本的全参数微调(Full-parameter Fine-tuning)适用于拥有充足计算资源的场景。对于计算资源有限的情况,SWIFT实现了包括LoRA、QLoRA、AdaLoRA等在内的多种参数高效微调(PEFT)方法。 此外,SWIFT还支持一些新颖的训练技术,如NEFTune(Noisy Embeddings Improve Instruction Finetuning)。这种方法通过在训练过程中给词嵌入添加噪声,可以显著提升模型性能。对于需要处理超长文本的场景,SWIFT还提供了LongLoRA等专门的训练方法。 值得一提的是,SWIFT不仅支持监督式微调(SFT),还支持人类反馈强化学习(RLHF)中的DPO(Direct Preference Optimization)算法。这使得开发者可以更好地将人类偏好引入模型训练过程,提升模型输出的质量和可控性。 便捷的训练流程 SWIFT的另一大亮点是其简化的训练流程。开发者只需几行命令,就可以启动训练任务。例如,要使用LoRA方法对Qwen-7B-Chat模型进行微调,只需运行如下命令: 这种简洁的命令行接口大大降低了使用门槛,使得即使是对深度学习不太熟悉的开发者也能快速上手。对于更复杂的训练需求,SWIFT还提供了丰富的配置选项,可以通过命令行参数或配置文件灵活调整。 高效的分布式训练 面对越来越大的模型规模,单卡训练已经难以满足需求。SWIFT在这方面也做了充分准备,支持多种分布式训练方案。最基本的是数据并行(DDP),可以在多GPU上进行高效训练。对于超大模型,SWIFT还支持模型并行(MP)和Pipeline并行。 更进一步,SWIFT集成了DeepSpeed框架,支持ZeRO-2和ZeRO-3优化。这些技术可以大幅降低显存占用,使得在有限硬件上训练大模型成为可能。例如,使用ZeRO-3优化,开发者可以在4张A100 GPU上对Qwen-14B模型进行全参数微调。 全面的评测和部署支持 训练完成后的模型评测和部署同样重要。在评测方面,SWIFT集成了多个标准数据集,如MMLU、CEval、ARC等,可以快速对模型能力进行全面评估。评测过程支持多种加速技术,如vLLM,可以显著提升评测效率。 在部署方面,SWIFT提供了多种选择。对于需要快速验证的场景,可以使用内置的推理接口。对于生产环境,SWIFT支持将模型导出为ONNX格式,或者使用vLLM、ChatGLM.cpp等高性能推理引擎进行部署。这种灵活的部署方案,可以满足不同场景下的性能需求。 友好的用户界面 [...]

大规模语言模型(LLMs)的崛起为人机交互开辟了新纪元。以ChatGPT为代表的先进LLMs展现出令人惊叹的语言理解能力。然而,随着这些模型规模的指数级增长,一个关键维度仍未得到充分研究 – 即模型的个性化。本文将深入探讨这一重要议题,并介绍一种创新的评估基准PEFT-U,为语言模型的个性化研究提供了新的视角和工具。 LLMs的”一刀切”困境 目前主流的大型基础模型如GPT-3等,主要聚焦于创建可服务于广泛任务和用户的通用模型。这种方法强调模型的泛化能力,将用户视为一个整体而非独特的个体。虽然这种做法在许多常见应用中很实用,但往往无法满足人类丰富多样的个性化需求。 正如密歇根大学计算机科学与工程系的Christopher Clarke等研究者指出:”在许多现实场景中,用户有独特的偏好、背景和期望,而当前通用的LLMs无法有效满足这些需求。”这些传统LLMs主要遵循”一刀切”的方法,提供单一、统一的模型来服务所有用户和任务。虽然这种方法在许多情况下无疑很有价值,但在适应人类丰富多样性方面存在不足,因为人们并不统一,他们的语言和交流偏好差异很大。 PEFT-U基准:评估个性化能力的新工具 为了探索这一问题,研究团队引入了PEFT-U基准:一个用于构建和评估面向用户个性化的NLP模型的新数据集。PEFT-U由一系列以用户为中心的任务组成,包含多样化和个性化的表达,其中用户对相同输入的偏好可能会有所不同。 PEFT-U基准的主要特点包括: 研究者表示:”通过PEFT-U,我们探索了在各种以用户为中心的任务中,如何高效地个性化LLMs以适应用户特定偏好的挑战。” 个性化方法的实证分析 研究团队实施并实证分析了一系列个性化提示方法(非参数)与高效调优和划分用户级知识(参数)的策略,用于个性化任务。他们的研究结果表明,个性化模型对于为用户提供更准确、更能代表其实际观点的结果至关重要。 具体而言,研究者评估了7种不同的参数高效方法,用于个性化Flan-T5模型: 实验结果显示,个性化微调方法在准确性方面明显优于传统的少样本提示技术。其中,Adapters方法在13个PEFT-U任务中的12个上表现最佳,总体准确率达到64.4%,相比之下LoRa位居第二,准确率为59.5%。 研究者强调:”这些结果凸显了PEFT-U基准的复杂性,揭示了在不同任务和数据集上始终保持高性能的内在挑战。” 个性化的必要性与挑战 PEFT-U基准的研究结果清晰地表明,个性化模型对于为用户提供更准确、更能代表其实际观点的结果至关重要。值得注意的是,零样本/少样本提示在充分代表用户观点方面远远落后于经过训练的对应模型。 然而,研究也揭示了个性化方法之间性能的显著差异,以及在某些数据集(如Subjective Discourse和MeasuringHateSpeech)上的表现,表明该基准提出了多方面的挑战。用户个性化、模型规模和参数调优的细微差别显著影响这些方法的有效性。 研究者指出:”方法之间观察到的性能多样性表明,没有放之四海而皆准的解决方案,需要进一步深入研究。” 结语:个性化LLMs的未来 PEFT-U基准的引入为NLP中关于LLMs个性化的关键研究领域提供了重要工具。虽然LLMs在各种任务中都取得了显著的性能,但它们的泛化能力主要遵循”一刀切”的范式。这种方法虽然在许多常见应用中很实用,但往往无法满足个体用户丰富多样的语言和交流偏好。 PEFT-U基准通过强调相同输入需要根据不同用户生成不同输出的场景,为评估LLMs的个性化能力提供了独特的挑战。研究结果不仅展示了PEFT-U基准所呈现的内在挑战,也为继续探索有效的个性化策略提供了有力支持。 随着AI技术的不断进步,个性化语言模型无疑将成为未来研究的重要方向。通过深入理解和满足用户的个性化需求,我们有望开发出更智能、更人性化的AI系统,为人机交互带来革命性的变革。 参考文献 [...]

在人工智能快速发展的今天，我们正在见证一场革命性的变革——AutoAct框架的诞生。这个由研究人员精心设计的系统，正在悄然改变我们对AI学习和问答能力的认知。让我们一起深入探讨这个令人兴奋的新技术，看看它如何为智能问答开辟新天地。 从零开始的智慧之旅 想象一下，你有一个刚出生的AI助手。它就像一张白纸，除了一些基本的语言理解能力外，几乎一无所知。现在，你的任务是让它成长为一个博学多识、能回答各种复杂问题的智能体。这听起来是个艰巨的任务，对吧？ 这正是AutoAct要解决的挑战。它的秘密武器是”自我指导”（Self-Instruct）机制。就像一个好奇的孩子，AutoAct的Meta-Agent（元代理）会从少量示例中学习，然后自己生成大量的问答对。这个过程就像是AI在给自己出题并解答，通过这种方式rapidly扩展自己的知识库。 工具箱里的百宝囊 但知识alone是不够的。正如一个熟练的工匠需要各种工具一样，一个强大的AI系统也需要多样化的能力。AutoAct的”工具库”就像是AI的瑞士军刀，包含了从网络搜索到图像识别，再到数学计算的各种功能。 更妙的是，AutoAct不需要人工指定使用哪些工具。它的”自动工具选择”功能就像是AI自己在工具箱中挑选最合适的工具，这大大提高了系统的灵活性和效率。 模仿学习的艺术 人类常说”熟能生巧”，AutoAct也深谙此道。通过”轨迹合成”，它会模仿和生成大量的问答过程。就像一个学生反复练习解题步骤一样，AutoAct通过这种方式磨练自己的问答技巧。更重要的是，它懂得区分好坏——只保留那些高质量的轨迹作为学习范本。 专业化的奥秘 AutoAct最令人称奇的可能是它的”自我分化”能力。就像人体的细胞会分化成不同功能的组织，AutoAct的Meta-Agent也会分化成三个专门的子代理： 这种分工合作的模式，让整个系统能够更高效、更准确地处理复杂问题。 实战演练：纽约地标大挑战 让我们看一个具体的例子。假设有人问：”750 7th Avenue和101 Park Avenue位于哪个城市？” AutoAct的处理流程令人叹为观止： 整个过程流畅自然，就像一个经验丰富的向导在为你解答问题。 未来的无限可能 AutoAct框架的意义远不止于此。它展示了AI系统如何从最基本的输入开始，通过自主学习和优化，逐步发展成为处理复杂任务的专家系统。这种方法不仅可以应用于问答系统，还可能革新many其他AI应用领域。 想象一下，未来的AI助手可能会像AutoAct一样，能够自主学习、灵活运用工具、并且不断优化自己的能力。这将为个人助理、客户服务、教育辅导等领域带来翻天覆地的变化。 结语 AutoAct的出现，为我们展示了AI学习和问答技术的美好前景。它不仅是技术的进步，更是人工智能向着真正”智能”迈出的重要一步。随着这类技术的不断发展，我们可以期待看到更多令人惊叹的AI应用，它们将以前所未有的方式增强人类的能力，开创智能交互的新纪元。 在AutoAct的启发下，也许你已经开始思考：在不远的将来，我们与AI的对话会变得多么自然、多么深入？又有哪些令人兴奋的可能性正等待我们去探索？无论如何，AutoAct都向我们展示了一个充满智慧与无限可能的未来。 [...]

在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,越来越多的企业开始思考如何有效地将AI融入业务中。随之而来的一个重要问题是:谁来领导企业的AI战略?答案是:首席AI官(Chief AI Officer, CAIO)。这个新兴的C级职位正在成为许多企业的关键角色。那么,什么是首席AI官?如何成为一名首席AI官?让我们一起来探讨这个充满前景的职业机会。 首席AI官:企业AI战略的领航者 首席AI官是企业高管团队中负责制定和执行AI战略的关键人物。根据Iron Mountain最新发布的一项调查显示,98%的700名IT高管认为,首席AI官可以加速生成式AI的采用。目前约有32%的组织已经设立了首席AI官职位,预计这一比例将在未来增长到94%。 Constellation Research的首席分析师Andy Thurai指出,领导AI努力并不一定意味着要有”首席AI官”的头衔。他认为这本质上是”一个功能性角色,而不是头衔角色”。这个角色可以被安置在组织的任何位置,甚至直接向CEO汇报。 首席AI官的主要职责 作为企业AI战略的掌舵人,首席AI官需要承担以下几项关键职责: 随着ChatGPT等生成式AI产品的普及,许多人认为”AI非常简单,任何人都可以在几天内实施任何解决方案”。然而,他们往往忽视了对组织可能带来的责任和后果。首席AI官需要平衡机遇与风险,确保AI项目具有标准化的安全、隐私、治理、审计、法律和风险管理措施。 首席AI官需要在整个组织范围内工作,确保人才、培训和实施能力到位,以加速生成式AI的采用。这需要与人力资源、培训部门以及各业务单位密切合作。 首席AI官必须交付可量化的结果。他们需要跟踪ROI计算、业务图表估值以及数据集合中的价值交换。这要求首席AI官具备强大的商业分析能力,能够将AI技术转化为实际的业务价值。 首席AI官要帮助确保组织使用的生成式AI模型是可靠、公平和透明的。这包括监督由生成式AI创建的内容的版权和所有权不确定性所带来的法律影响。 从AI战略和模型设计到技术供应商和服务提供商的选择,首席AI官将与技术同行密切合作,制定短期、中期和长期战略。 成为首席AI官的必备技能 要成为一名成功的首席AI官,需要具备以下几个方面的技能和素质: 首席AI官需要具备广泛的知识基础,包括但不限于AI技术、数据科学、商业战略、项目管理、风险管理等。这要求候选人具有持续学习的能力和跨学科思维。 虽然技术背景很重要,但更关键的是对业务的深刻理解。首席AI官需要能够识别AI可以为企业创造价值的领域,并将技术与业务目标紧密结合。 作为连接技术团队和业务部门的桥梁,首席AI官需要具备出色的沟通能力,能够用非技术语言解释复杂的AI概念,并说服各方利益相关者支持AI计划。 首席AI官需要制定长期的AI战略,同时也要能够将战略落地为可执行的计划,并在实施过程中不断调整和优化。 随着AI的广泛应用,伴随而来的伦理问题和潜在风险也日益突出。首席AI官需要具备强烈的道德意识,能够预见和管理AI应用可能带来的各种风险。 首席AI官的职业发展路径 成为首席AI官并非一蹴而就,通常需要多年的积累和准备。以下是一些可能的职业发展路径: 无论选择哪条路径,持续学习和实践都是成为成功的首席AI官的关键。随着AI技术的快速发展,保持知识更新和技能提升至关重要。 结语 随着AI在企业中的重要性与日俱增,首席AI官这一角色将变得越来越重要。它不仅是一个技术角色,更是一个战略角色,需要平衡技术创新、业务需求和伦理考量。对于有志于在AI领域发展的专业人士来说,首席AI官无疑是一个极具吸引力的职业目标。 通过不断学习、积累经验,并培养跨学科能力,你也可以成为未来的首席AI官,引领企业在AI时代乘风破浪,开创新局面。 [...]

在人工智能领域,苹果公司一直被认为是后来者。然而,近期该公司在AI方面的动作频频,展现出追赶甚至超越竞争对手的决心。上周四,苹果发布了一个名为DCLM-Baseline-7B的70亿参数语言模型,标志着公司正式进军大型语言模型领域。这一举措不仅彰显了苹果在AI技术上的实力,也为整个行业带来了新的机遇与挑战。 后来居上:苹果的AI野心 长期以来,在谷歌、Meta等科技巨头纷纷推出自家AI产品的背景下,苹果似乎显得有些”姗姗来迟”。但在今年的全球开发者大会(WWDC)上,苹果终于揭开了其AI战略的面纱。公司宣布推出”Apple Intelligence”计划,旨在为几乎所有苹果产品线提供AI解决方案。 这一计划的核心在于将AI技术深度融入iOS、iPadOS、macOS等操作系统中,为用户带来更智能、更个性化的体验。例如,在即将发布的iOS 18中,用户将可以体验到基于AI的全新功能,如更智能的Siri助手、自动生成播放列表的Apple Music等。 DCLM-Baseline-7B:苹果的AI”利器” 在宣布AI战略后不久,苹果就推出了自己的大型语言模型DCLM-Baseline-7B。这个拥有70亿参数的模型在性能上可以与Meta的Llama 2、谷歌的Gemma等知名模型相媲美。 DCLM-Baseline-7B在Massive Multitask Language Understanding (MMLU)基准测试中表现出色,甚至超越了同等规模的Mistral 7B模型。这一结果令业界颇为惊讶,也凸显了苹果在AI算法优化方面的实力。 苹果研究科学家Vaishaal Shankar在社交媒体上表示:”据我们所知,这些是迄今为止表现最好的真正开源模型(开放数据、开放权重模型、开放训练代码)。” 开源策略:引领行业发展 与其他科技巨头不同,苹果选择了完全开源DCLM-Baseline-7B模型。这意味着其他研究人员和开发者可以自由访问模型的权重、训练代码和数据集。 这一举措得到了业界的广泛赞誉。开源不仅有助于推动AI技术的整体进步,也为苹果赢得了良好的口碑。通过开放自己的研究成果,苹果正在积极参与并引领AI社区的发展。 DCLM-Baseline-7B模型的训练数据来源广泛,除了使用DCLM-BASELINE数据外,还结合了StarCoder和ProofPile2数据。这使得模型在编码和数学等任务上也具备了不俗的能力。 多管齐下:苹果的AI产品矩阵 值得注意的是,DCLM-Baseline-7B并非苹果的唯一AI模型。公司此前已经发布了多个AI相关产品,包括: 这些模型共同构成了苹果日益丰富的AI产品矩阵,为未来的应用开发和系统优化奠定了基础。 未来可期:iOS 18与Apple Intelligence 随着今年秋季iOS 18的发布,苹果的AI战略将进入实质性落地阶段。Apple [...]