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Prefix Sliding 提升测试时扩展效率

Prefix Sliding 研究提出了一种降低语言模型长时间推理内存成本的方法。模型不再通过完整注意力机制保留全部推理轨迹,而是仅保留包含关键指令和工具信息的前缀,以及最近几千个词元组成的窗口。这样,无论推理持续多久,内存需求都能保持在固定上限内。研究人员称,在无需额外训练的情况下,该方法可让现有模型提速最多三倍,同时保持性能。结合强化学习后,模型还能处理超过十万个词元的推理轨迹,并取得更好表现

黄仁勋再次称英伟达已实现AGI——但这并没有多大意义

在英伟达的财报电话会上,首席执行官黄仁勋表示,公司已经实现了人工通用智能(AGI),这是科技行业多年来追逐的终极目标之一。但几乎就在随后,他又称这一里程碑“毫无意义”。由于业界尚未对AGI形成广泛认可的定义或客观测试标准,这一说法并不能证明英伟达确实在技术上实现了AGI。

谷歌启动加密环境下的双盲人工智能评估试点

Google DeepMind 正在试行一套系统,将对专有人工智能模型的外部评估置于加密保护的环境中进行。该方法旨在减少基准测试污染,即模型或开发者提前了解测试内容并针对测试进行调整,同时保护知识产权。此举的目标是提高外部独立评估人工智能模型性能的可信度。