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arXiv-Artikel können als „Barrage' gepostet werden, die Diskussionsplattform von Stanford alphaXiv ist online, LeCun gefällt es
arXiv-Artikel können als „Barrage' gepostet werden, die Diskussionsplattform von Stanford alphaXiv ist online, LeCun gefällt es
Cheers!
Wie ist es, wenn es bei einer Papierdiskussion auf Worte ankommt?
Kürzlich haben Studenten der Stanford University alphaXiv erstellt, ein offenes Diskussionsforum für arXiv-Artikel, das es ermöglicht, Fragen und Kommentare direkt zu jedem arXiv-Artikel zu posten.
Website-Link: https://alphaxiv.org/
Tatsächlich müssen Sie arXiv nicht unbedingt in einer beliebigen URL in alphaXiv ändern, um das entsprechende Dokument direkt im alphaXiv-Forum zu öffnen :
Sie können Absätze und Sätze im Aufsatz genau lokalisieren:
Im Diskussionsbereich auf der rechten Seite können Benutzer Fragen posten, um dem Autor Fragen zu den Ideen und Details des Aufsatzes zu stellen, wie zum Beispiel:
Sie können auch den Inhalt des Beitrags kommentieren, zum Beispiel: „Es wäre aufschlussreich, mindestens ein mathematisches Problem und seine Lösung als Beispiel zu nennen.“
Benutzer können auch darauf antworten, Einen Kommentar mit „Gefällt mir“ und „Gefällt mir nicht“ markieren:
Dafür hat der Turing Award-Gewinner Yann LeCun es auch sehr schön gefunden.
Wir haben festgestellt, dass viele Papierautoren das alphaXiv-Forum gelobt haben. Beispielsweise hat ein kürzlich veröffentlichtes Papier „KAN oder MLP: Ein fairerer Vergleich“ einige Diskussionen auf alphaXiv ausgelöst. Der erste Autor des Papiers, Runpeng Yu, hat getwittert, dass es auf alphaXiv veröffentlicht wird, um alle Fragen zu beantworten.
Wie Internetnutzer sagten: „AlphaXiv erleichtert die Zusammenarbeit in der Forschung“ und fördert den akademischen Austausch.
Eine so praktische Papieraustauschplattform, interessierte Leser sollten sie ausprobieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonarXiv-Artikel können als „Barrage' gepostet werden, die Diskussionsplattform von Stanford alphaXiv ist online, LeCun gefällt es. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Artikels stammen alle aus dem Team von Lehrer Zhang Lingming an der University of Illinois in Urbana-Champaign, darunter: Steven Code Repair; Doktorand im vierten Jahr, Forscher
Von RLHF über DPO bis TDPO sind große Modellausrichtungsalgorithmen bereits auf „Token-Ebene'
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Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Im Entwicklungsprozess der künstlichen Intelligenz war die Steuerung und Führung großer Sprachmodelle (LLM) schon immer eine der zentralen Herausforderungen, um sicherzustellen, dass diese Modelle beides sind kraftvoll und sicher dienen der menschlichen Gesellschaft. Frühe Bemühungen konzentrierten sich auf Methoden des verstärkenden Lernens durch menschliches Feedback (RL
arXiv-Artikel können als „Barrage' gepostet werden, die Diskussionsplattform von Stanford alphaXiv ist online, LeCun gefällt es
Aug 01, 2024 pm 05:18 PM
Prost! Wie ist es, wenn es bei einer Papierdiskussion auf Worte ankommt? Kürzlich haben Studenten der Stanford University alphaXiv erstellt, ein offenes Diskussionsforum für arXiv-Artikel, das es ermöglicht, Fragen und Kommentare direkt zu jedem arXiv-Artikel zu posten. Website-Link: https://alphaxiv.org/ Tatsächlich ist es nicht erforderlich, diese Website speziell zu besuchen. Ändern Sie einfach arXiv in einer beliebigen URL in alphaXiv, um den entsprechenden Artikel direkt im alphaXiv-Forum zu öffnen: Sie können die Absätze darin genau lokalisieren das Papier, Satz: Im Diskussionsbereich auf der rechten Seite können Benutzer Fragen stellen, um dem Autor Fragen zu den Ideen und Details des Papiers zu stellen. Sie können beispielsweise auch den Inhalt des Papiers kommentieren, wie zum Beispiel: „Gegeben an.“
Ein bedeutender Durchbruch in der Riemann-Hypothese! Tao Zhexuan empfiehlt dringend neue Arbeiten vom MIT und Oxford, und der 37-jährige Fields-Medaillengewinner nahm daran teil
Aug 05, 2024 pm 03:32 PM
Kürzlich gelang der Riemann-Hypothese, die als eines der sieben großen Probleme des Jahrtausends bekannt ist, ein neuer Durchbruch. Die Riemann-Hypothese ist ein sehr wichtiges ungelöstes Problem in der Mathematik, das sich auf die genauen Eigenschaften der Verteilung von Primzahlen bezieht (Primzahlen sind Zahlen, die nur durch 1 und sich selbst teilbar sind, und sie spielen eine grundlegende Rolle in der Zahlentheorie). In der heutigen mathematischen Literatur gibt es mehr als tausend mathematische Thesen, die auf der Aufstellung der Riemann-Hypothese (oder ihrer verallgemeinerten Form) basieren. Mit anderen Worten: Sobald die Riemann-Hypothese und ihre verallgemeinerte Form bewiesen sind, werden diese mehr als tausend Sätze als Theoreme etabliert, die einen tiefgreifenden Einfluss auf das Gebiet der Mathematik haben werden, und wenn sich die Riemann-Hypothese als falsch erweist, dann unter anderem Auch diese Sätze werden teilweise ihre Gültigkeit verlieren. Neuer Durchbruch kommt von MIT-Mathematikprofessor Larry Guth und der Universität Oxford
Posthume Arbeit des OpenAI Super Alignment Teams: Zwei große Modelle spielen ein Spiel und die Ausgabe wird verständlicher
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
Wenn die Antwort des KI-Modells überhaupt unverständlich ist, würden Sie es wagen, sie zu verwenden? Da maschinelle Lernsysteme in immer wichtigeren Bereichen eingesetzt werden, wird es immer wichtiger zu zeigen, warum wir ihren Ergebnissen vertrauen können und wann wir ihnen nicht vertrauen sollten. Eine Möglichkeit, Vertrauen in die Ausgabe eines komplexen Systems zu gewinnen, besteht darin, vom System zu verlangen, dass es eine Interpretation seiner Ausgabe erstellt, die für einen Menschen oder ein anderes vertrauenswürdiges System lesbar ist, d. h. so vollständig verständlich, dass mögliche Fehler erkannt werden können gefunden. Um beispielsweise Vertrauen in das Justizsystem aufzubauen, verlangen wir von den Gerichten, dass sie klare und lesbare schriftliche Stellungnahmen abgeben, die ihre Entscheidungen erläutern und stützen. Für große Sprachmodelle können wir auch einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Stellen Sie bei diesem Ansatz jedoch sicher, dass das Sprachmodell generiert wird
LLM eignet sich wirklich nicht für die Vorhersage von Zeitreihen. Es nutzt nicht einmal seine Argumentationsfähigkeit.
Jul 15, 2024 pm 03:59 PM
Können Sprachmodelle wirklich zur Zeitreihenvorhersage verwendet werden? Gemäß Betteridges Gesetz der Schlagzeilen (jede Schlagzeile, die mit einem Fragezeichen endet, kann mit „Nein“ beantwortet werden) sollte die Antwort „Nein“ lauten. Die Tatsache scheint wahr zu sein: Ein so leistungsstarkes LLM kann mit Zeitreihendaten nicht gut umgehen. Zeitreihen, also Zeitreihen, beziehen sich, wie der Name schon sagt, auf eine Reihe von Datenpunktsequenzen, die in der Reihenfolge ihres Auftretens angeordnet sind. Die Zeitreihenanalyse ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, einschließlich der Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten, Einzelhandelsanalysen, Gesundheitswesen und Finanzen. Im Bereich der Zeitreihenanalyse haben viele Forscher in letzter Zeit untersucht, wie man mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) Anomalien in Zeitreihen klassifizieren, vorhersagen und erkennen kann. Diese Arbeiten gehen davon aus, dass Sprachmodelle, die gut mit sequentiellen Abhängigkeiten in Texten umgehen können, auch auf Zeitreihen verallgemeinert werden können.
Das erste Mamba-basierte MLLM ist da! Modellgewichte, Trainingscode usw. waren alle Open Source
Jul 17, 2024 am 02:46 AM
Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail-Adresse: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Einleitung In den letzten Jahren hat die Anwendung multimodaler großer Sprachmodelle (MLLM) in verschiedenen Bereichen bemerkenswerte Erfolge erzielt. Als Grundmodell für viele nachgelagerte Aufgaben besteht aktuelles MLLM jedoch aus dem bekannten Transformer-Netzwerk, das
