在预训练阶段，OLMo 2通过多种技术改进了训练稳定性，例如过滤重复的n-gram、使用更好的初始化方法、架构改进和超参数调整。这确保了模型在训练过程中不会出现崩溃或损失激增，从而提高了最终模型的性能。

遗传算法是一种受自然选择启发的元启发式算法。在遗传算法中，候选解种群会朝着包含更多高质量个体的种群方向演化，这里的质量是相对于目标优化目标而言的。这个目标通常也被称为「适应度」函数。每个候选个体都有一个可以突变并与其他个体重组的遗传表示。

2023年1月的Communications专栏中，Matt Welsh提出了这样的观点：「编程将过时，——编写程序的传统想法正在走向灭绝，事实上，除了非常专业的应用程序之外，大多数软件将被经过训练的AI系统所取代」。

总体来看，FlashInfer不仅是高效Attention引擎的代表，更是当前LLM推理领域的一次革命性进步。未来，该技术的广泛应用有望推动更为复杂但高效的AI模型的实现，进而为各类自然语言处理任务（如对话系统、文本生成和信息检索等）注入新的活力与可能性。正如陈天奇团队所言，FlashInfer的发布不仅仅是一次学术成果，更是对未来AI技术进步的展望。借助这些创新，我们期待在各行各业的AI应用中， ...

随着人工智能技术的不断发展，终身学习成为了构建智能系统的关键方向之一。终身学习，又称持续学习或增量学习，是指智能体在动态环境中持续适应的能力。这一概念在大规模语言模型（LLM）智能体的发展中尤为重要，因为目前的LLM往往是为静态任务设计的，缺乏应对新 ...

与 LLM 相比，扩散模型处理的是作为初始样本注入的噪声或在采样过程中注入的噪声的显式随机性。已有研究表明这些噪声并非等价，即某些噪声会带来更好的生成结果。这一观察为 scaling NFE 提供了除增加去噪步骤之外的另一个维度 —— ...

编辑：泽正 英智 【新智元导读】AI大模型正从仅会聊天的LLM进化为能够执行任务的大型行动模型LAM。它不仅能理解用户的指令，还能在软件环境中自主执行任务。 LLM只能针对问题进行回答与分析?这种「隔靴搔痒」的体验也许就要被终结了！ 最近， ...

「亲爱的粉丝朋友们好啊！今天熊猫又来介绍好玩有趣的Docker项目了，喜欢的记得点个关注哦！」 ...

OlaChat平台的这些关键能力不仅提升了数据分析的效率和质量，更为企业智能化转型提供了强有力的支持。通过充分利用LLM和腾讯自身的数据资产，OlaChat降低了用户数据分析的门槛，使得更多员工能够轻松上手，快速挖掘数据价值。

Chainlink与Euroclear、Swift及六家大型金融机构合作开展了一项行业试点，通过这一创新方案验证了流程的有效性。该项目展示了如何自动化地将非结构化金融数据转化为链上统一客观记录，并在这一过程中减少了LLM幻觉的风险。

在当今快速发展的信息时代，如何高效获取实时数据和信息成为了行业内的一个重要课题。近日，Perplexity正式发布了其新推出的Sonar API，这一颠覆性产品不仅打破了现有搜索引擎和大型语言模型（LLM）的界限，更以其独特的功能和性价比引发了广泛关注。

PANews 1月9日消息，据Onchain ...