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AI技能飙升:麻省理工学院的LLM学习,永不遗忘

麻省理工学院的研究人员开发出一种新技术,允许大型语言模型 (LLM) 学习新技能,而不会丢失现有知识,据 VentureBeat 报道。这项名为自蒸馏微调 (SDFT) 的技术允许模型直接从演示和自己的实验中学习。这项创新解决了微调 LLM 的一个关键挑战,即添加新技能可能会无意中抹去先前学到的信息,迫使公司为每个技能维护单独的模型。

据 VentureBeat 报道,在实验中,由麻省理工学院、Improbable AI 实验室和苏黎世联邦理工学院的研究人员开发的 SDFT 方法始终优于传统的监督微调 (SFT)。这种新方法利用了现代 LLM 的上下文学习能力。

与此同时,人工智能领域正在迅速发展。据麻省理工学院技术评论报道,中国公司一直在取得重大进展,其模型的性能与西方同行相当,但成本更低。Moonshot AI 公司最近发布了其开源模型 Kimi K2.5,该模型在某些基准测试中几乎与 Anthropic 的 Claude Opus 相当,但价格却低得多。阿里巴巴的 Qwen 模型系列在 Hugging Face 上的下载量也超过了 Meta 的 Llama 模型。

人工智能的快速发展也引发了对其潜在滥用的担忧。据麻省理工学院技术评论报道,网络安全研究人员已经看到人工智能被用来使在线犯罪更容易。一个例子涉及一种复杂的勒索软件,该软件对受害者系统上的文件进行加密,使其无法使用,除非支付赎金。

公共市场和私人市场的交汇点也正在被人工智能和其他因素重塑。Seligman 的首席投资官 Paul Wick 指出,市场出现了“心理转变”,投资者越来越恐惧,据《财富》报道。软件 LBO 综合体的融资机制已被中断,IPO 市场一直疲软。

另据 Hacker News 报道,奥尔梅克石碑 Stela C 的发现为奥尔梅克文明的历史提供了关键见解。斯蒂林夫妇发现的这块石头帮助确定了奥尔梅克人比以前认为的要古老得多。石碑上刻的日期,即中美洲长纪历中的 7.16.6.16.18,对应于公元前 32 年 9 月 3 日。

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