Deep Dive
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欢迎收听太快报我是小爱今天我们将带你走进 AI 研究的太前沿聊聊五篇新鲜出炉的学术论文这些研究涉及国际象棋决策搜索技术神经网络设计和语言模型优化听起来是不是很酷你准备好给我们解锁这些知识了吗当然这五篇论文不仅技术含量高还展现了 AI 如何在效率和性能上实现突破让我们一起来探索吧第
一篇论文很有意思用 AI 在国际象棋中做隐世搜索这是什么意思 AI 下棋不是早就很强了吗是的自从逆载后 AI 下棋确实很厉害但传统方法靠的是显示搜索比如一步步试探未来的走法这篇论文提出了一种新方法叫 Differsed 它让 AI 在内部想象未来的棋局不需要一步步计算听起来像是 AI 在脑子里下了一盘棋
差不多他用了一种叫做离散扩散的技术让模型自己预测未来可能的情况结果呢在国际象棋中他的决策准确率提高了 14%到 19%甚至比传统搜索方法更快更准这有什么用呢
除了下棋还能干啥这种技术可以用到任何需要长远规划的地方比如语言模型预测下一句话或者机器人规划行动路径它就像给 AI 装了个预知未来的水晶球效率更高特别适合资源有限的场景
接下来是 Granite 嵌入模型能不能简单说说这是什么 Granite 是一系列模型专门用来提升搜索和推荐的效率比如你在网上搜东西它能更快更准的找到你想要的答案它支持英语和多种语言还开源给大家用那它有什么特别的地方
他用了很多聪明的方法比如先在高质量数据上训练再通过知识蒸馏把大模型的智慧压缩到小模型里结果是既快又好尤其适合企业用比如优化内部搜索系统企业用这个能省多少钱
这起数字不好说但因为它速度快延迟低能大幅减少计算成本而且开源意味着企业可以免费试用定制自己的解决方案潜力很大第三篇论文研究了神经网络的归纳偏差听起来很深奥
能不能用大白话解释一下没问题归纳天差就是 AI 学习时的直觉决定它怎么从数据里找出规律这篇论文想搞清楚这个直觉是来自网络的结构还是它一开始的设置也就是初始权重
那结果呢?哪个更重要?他们用了一种叫原学习的技术专门优化初始权重,发现这能让不同结构的网络表现差不多,比如一个简单的网络和一个复杂的网络经过调整,初始权重后成绩几乎一样。所以结构不重要了?也不完全是这样,如果任务很陌生,结构好的网络还是更有优势。
就像一个人天生跑得快但训练得好也能弥补差距这告诉我们初始设置和结构的一起发力才能让 AI 更聪明第四篇论文更有意思说小圆模型能超过大的这可能吗我还以为越大越厉害呢确实可能这篇论文提出了一个新思路不仅从大模型理学答案还要学它怎么判断答案好坏他们管这个叫奖励蒸馏奖励蒸馏是什么
来个比方大模型就像老师小模型是学生传统方法是让学生模仿老师的答案但这篇研究还让学生学会老师的评分标准比如老师觉得是答案好因为逻辑清晰学生也学着这么想结果怎么样实验表明小模型在数学题和多任务测试中真的超过了老师这是因为它不仅模仿还在老师的指导下自己改进变得更聪明更高效那以后是不是都不用大模型了
不一定,大模型还是基础,但这种方法能让我们用更小的模型解决问题,省钱又省力,尤其适合手机或小型设备。最后一篇论文叫《快慢思考》,听起来像哲学,这跟 AI 有什么关系?它其实是说 AI 推理的速度和质量。这篇研究把大模型的推理能力蒸馏到一个更快的新架构叫 Mamba,比传统模型快好几倍。快了会不会不准?
单独看一次可能不准但因为它快可以多试几次比如解数学题它能在一秒内试四次挑出最好的答案结果反而比慢的大模型更好这有什么实际用处非常多比如实时翻译在线客服这些需要快速响应的场景这种快模型能省资源还能提升体验它告诉我们有时候快比强更重要今天的讨论真是让我大开眼界这些研究不仅技术厉害还让我们看到 AI 怎么变得更聪明更实用
我们下期再见谢谢大家收听下期见拜拜