AI前沿：求助避险、算力升级与采样提效
11:01 Share

听众朋友们欢迎收听最新一期的太快报我是主持人小爱大家好我是小 T 很高兴又和大家在太快报相聚一起探索 AI 领域的最新动态小 T 今天我们太快报的内容可真是丰富多彩我看到今天的论文摘要涵盖了强化学习的安全大模型的推理效率新的采样方法还有图神经网络的优化和 AI 自动科学验证感觉就像 AI 领域的一场全明星赛

没错,今天的这几篇论文都非常的前沿和有意思,代表了 AI 研究在不同方向上的重要进展,咱们就一项一项来给听众朋友们解读一下吧。好的,那我们先从第一篇开始吧,题目是允许 agent 寻求帮助,既能保证安全又不牺牲效率。

这个题目就挺吸引人的 AI Agent 还能求助是的这篇论文聚焦于强化学习的安全问题我们都知道强化学习就像训练一个 AI 新手去完成任务比如玩游戏或者自动驾驶

但是如果这个新手在不熟悉的环境里乱闯就可能发生危险就像自动驾驶汽车如果乱开可能会出事故安全确实很重要那求助是怎么保证安全的呢这篇论文的核心思想就是让 AI agent 在遇到不确定的情况时可以向导师请求帮助这个导师可以理解为更高级别的 AI 系统或者人类专家

比如在自动驾驶的例子里,当 AI 遇到复杂的路况无法判断时,它可以向云端系统或者人类驾驶员求助。听起来有点像我们人类学习新技能的时候遇到难题会请教老师或者前辈。非常像,而且这篇论文厉害的地方在于它证明了这种求助机制不仅能保证安全,还能让 AI 学得更好更快。

也就是不牺牲效率这有点反直觉因为我们通常认为安全和效率之间需要权衡但这篇文章告诉我们通过合理的求助安全和效率可以兼得哇那真是太棒了既安全又高效感觉 AI 系统更可靠了

那这个研究对我们有什么启发呢这个研究告诉我们在涉及 AI 系统尤其是那些需要在复杂或高风险环境中运行的系统时可以考虑加入求助机制这就像给 AI 系统加了一道安全锁让他们在不确定的情况下可以及时止损避免犯下灾难性的错误

而且这种机制还能帮助 AI 更快的学习和进步,可谓一举两得。我明白了,感觉这个研究让 AI 系统更聪明,也更谦虚了,知道自己有不足,会主动寻求帮助。那我们接下来看看第二篇,在没有验证或强化学习的情况下,扩展推理时计算能力是次优。

这个题目里的验证和推理时计算能力又是指什么呢这篇论文关注的是大语言模型也就是像 ChatPT 这样的大模型我们知道这些大模型在推理的时候需要消耗大量的计算资源为了提高性能我们通常会增加推理时的计算量比如让模型思考更长的时间或者尝试更多的可能性对对就像我们做复杂题目的时候多花点时间思考或者多尝试几种解法

是的但是这篇文章指出如果我们在扩展推理时计算能力的时候没有验证这个环节效果就会变得次优也就是不够好

这里的验证可以理解为对模型推理结果的检查和评估看看模型给出的答案是否正确合理那没有验证会怎么样呢没有验证就像我们做题目的时候只顾埋头苦算算完就交卷也不检查对错这样的话即使我们花了很多时间也可能还是错漏百出效率不高

这篇文章通过理论和实验都证明了对于大模型来说在扩展推理式计算能力的同时一定要加入验证环节才能真正提高性能原来验证这么重要那怎么验证才更有效呢?论文里提到了验证机方法就是利用验证信号来引导模型的学习和推理比如我们可以用强化学习的方法让模型学会根据验证结果来调整自己的推理策略

或者我们可以用搜索的方法让模型尝试多种推理路径然后通过验证选出最优的路径总之验证就像一个指南针可以帮助模型更有效的利用计算资源找到正确的答案明白了感觉就像给大模型装上了一个质量检测器确保输出的结果是高质量的那我们再来看看第三篇 Lips 通过局部等变网络实现的离散神经采样器

这个题目听起来有点专业,离散神经采样器是做什么的?离散神经采样器听起来比较学术,其实它的作用可以简单理解为高效的数据生成器在 AI 领域,我们经常需要从复杂的数据分布中采样,也就是生成符合某种特定规律的数据比如在训练 AI 模型的时候,我们需要从训练数据集中采样数据

在做生成模型的时候我们需要从模型分布中采样新的样本数据采样很重要那离散神经采样器和我们平时用的采样方法有什么不同呢传统的采样方法比如蒙特卡洛方法在高维度或者复杂分布的情况下效率会比较低 Lips 这篇论文提出的方法是一种新的神经采样器

它利用局部等变网络来提高采样效率局部等变网络又是什么新概念局部等变网络是一种特殊的神经网络结构它能够更好的处理具有对称性的数据比如图像或者物理系统的数据利用这种网络 Lips 算法可以更高效的学习到复杂数据分布的特性从而更快更准确的从中采样数据听起来很厉害那这个 Lips 算法有什么实际应用吗

Lips 的算法在很多领域都有应用潜力,比如在物理学领域,它可以用来模拟复杂物理系统的行为,在化学领域,它可以用来生成新的分子结构,在机器学习领域,它可以用来提高生成模型的性能。总而言之,Lips 提供了一种更强大的工具,帮助我们从复杂数据中挖掘有价值的信息,感觉 AI 又掌握了一项新技能。

接下来是第四篇 GNN 中的消失梯度过度平滑和过度挤压的统一视角连接循环学习和图学习 GNN 图神经网络我们之前也聊过那消失梯度过度平滑和过度挤压又是指什么问题呢图神经网络简称 GNN 是处理图结构数据的利器比如社交网络知识图谱等等

但是 GNN 在加深网络层数的时候容易遇到一些问题其中就包括消失梯度过度平滑和过度挤压这些问题听起来都挺让人头疼的是的消失梯度是指在深层网络中梯度信号在反向传播的时候会逐渐衰减导致网络难以训练过度平滑是指 GNN 层数过多时所有节点的特征表示会变得过于相似失去区分性

过度挤压是指 GNN 难以有效的聚合来自途中较远节点的信息那这篇文章是怎么解决这些问题的呢?这篇文章非常有意思它从一个全新的视角也就是消失梯度的角度来统一分析 GNN 的过度平滑和过度挤压问题作者认为这三个问题其实是相互关联的都和 GNN 的梯度传播特性有关统一视角听起来很有深度

更厉害的是作者还提出了一种新的 GNN 架构,叫做 GNN-SM,也就是状态空间图神经网络,这个架构借鉴了循环神经网络的思想,通过一种巧妙的设计有效地缓解了 GNN 的消失梯度问题,从而也减轻了过度平滑和过度挤压现象。感觉就像给 GNN 做了一次升级改造,让它跑步。

可以这么说 GN10 SM 的提出为我们设计更深层更强大的 GN 提供了一个新的方向

它也启发我们可以从循环学习的角度来理解和改进图学习这两个领域之间其实有很多可以互相借鉴的地方太棒了感觉 AI 技术真的是在不断进化和融合最后我们来看今天的第五篇论文利用 Agentic 序列伪证自动验证假设自动验证假设这是要让 AI 来做科学研究吗

没错 这篇文章的研究就非常具有前瞻性它探索了如何利用 AI 来自动化科学假设的验证过程我们知道科学研究的核心就是提出假设 验证假设

传统的假设验证主要依赖于科学家进行实验分析数据非常耗时耗力是 科研工作者真的很辛苦这篇文章提出的 POPER 框架就是想利用大型语言模型来自动化这个过程 POPER 框架的核心思想是正伪也就是像哲学家卡尔·波普尔提出的那样通过不断的尝试正伪假设来验证假设的有效性正伪感觉有点像反向验证

可以这么理解,POPPER 框架包含两个主要的 AI Agent 一个是实验设计 Agent,负责设计用于证伪假设的实验另一个是实验执行 Agent,负责执行实验并分析结果通过这两个 Agent 的协同工作,POPPER 框架可以自动的对科学假设进行验证哇,这简直是 AI 科学家的雏形

POPER 框架的验证效果怎么样呢论文在生物学 经济学 社会学等多个领域进行了实验结果表明 POPER 框架不仅能够有效地控制验证过程中的错误率而且验证效率非常高甚至在某些复杂生物学假设的验证上可以达到和人类专家相当的水平但时间却缩短了 10 倍时间缩短 10 倍这效率提升也太惊人了吧

是的,POPR 框架的意义非常重大它预示着未来 AI 有可能在科学研究中扮演更重要的角色帮助科学家更高效地进行假设验证加速科学发现的进程听完小 T 的解读感觉今天的这几篇论文真的是干货满满每一项研究都很有突破性和启发性从保障 AI 安全到提升 AI 效率再到探索 AI 在科学研究中的潜力

感谢小 T 今天的精彩解读

下期再见拜拜