AI前沿：从几何对称到推理控制
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大家好 欢迎收听《菜快报》 我是小爱大家好 我是小 T 很高兴我们又见面了那我们就从第一个研究开始吧这个研究好像是关于一种新型的图神经网络听起来挺抽象的 能不能先给我们画个大框架

没问题,这个研究提出了一种叫共形等变图神经网络的技术,简单来说它是想让 AI 在处理数据时能更好地适应一些特殊的几何变换,比如缩放、旋转,甚至更复杂的变形。想象一下你拍了一张照片,不管你是把它放大、缩小,还是稍微扭曲,AI 都能正确识别里面的内容。

最后的核心思路是把数据从我们熟悉的三维空间映射到一个更高维的有点像宇宙模型的空间里去处理

这种映射让 AI 能够更自然地理解数据的对称性听着很神奇那为什么要映射到更高维空间呢直接在普通空间里处理不行吗好问题普通空间里这些变化很复杂 AI 很难直接学会如何保持不变性但在更高维的空间里这些复杂的变化可以被简化成更规则的操作就像把一个复杂的谜题拆解成简单的步骤通过这种方式 AI 不仅能处理图像中的缩放变化

还能在物理模型中表现出惊人的能力比如预测某些物理系统的关键参数精确到几乎和理论值一样这确实很厉害那它具体能在哪些地方用上呢应用场景非常广比如在计算机视觉中它能让 AI 更好地识别不同尺寸或角度的物体在物理研究中它可以帮助模拟复杂的自然现象比如磁性材料的特性变化未来这种技术可能还会用到自动驾驶医疗影像分析等领域

凡是需要处理几何形状变化的地方都有它的用武之地真有意思接下来我们聊聊第二个研究好像是关于语言模型的位置编码的能简单介绍一下这是什么吗当然语言模型比如我们常用的聊天机器人在处理句子时需要知道每个词的位置关系

比如猫吃鱼和鱼吃猫位置不同意思就完全不一样位置编码就是给每个词加上一个标签告诉模型它在句子中的位置这个研究提出了一种新方法叫 Path 它的特别之处在于这个位置标签不是固定的而是会根据句子的内容动态调整动态调整是怎么做到的想象一下你在读一篇文章某些关键信息会让你特别关注前后文的关系

Cars 就像是给 AI 一个能力让它根据当前读到的内容决定如何看待每个词的位置关系它通过一种数学变换动态生成这些位置标签这样 AI 就能更好地理解长句子里复杂的信息依赖这种方法在处理超长文本时特别有用比如分析整本书的内容 AI 的表现比传统方法稳定歹多

这听起来对我们日常使用 AI 有很大帮助比如总结长文档或者回答复杂问题它的效果到底有多好呢效果很显著尤其是在需要追踪状态或者理解长距离关系的任务中比如在一些测试中 Path 能轻松处理几万字的文本而传统方法可能在几千字后就断片了未来这种技术可能让 AI 在法律文件分析学术研究辅助等领域大放异彩

那我们再来看第三个研究这个好像是关于优化问题的 AI 怎么和优化扯上关系呢这个研究很有意思它是想把一些特别复杂的优化问题比如物流中怎么安排车辆路线直接嵌入到 AI 模型里去解决想象一下你是个快递公司老板每天要安排上百辆车送货最优路线怎么走这种问题非常难传统上需要专门的算法来算

但这个研究提出了一种新方法让 AI 通过一种叫马尔可夫练蒙特卡洛的技术逐步逼近最优解听起来像是在试错中找到答案对 就是一种智能的试错 AI 会根据当前情况不断尝试小的调整比如换条路或者调整顺序然后评估哪个调整更好

关键是这个过程是可学习的 AI 会随着训练越来越聪明研究者在车辆路线问题上测试了这个方法发现它在时间紧迫的情况下表现比传统方法好很多这对物流行业来说简直是福音那有没有什么局限性呢

有,比如它对问题的具体设计依赖比较大,需要专家去定义怎么是错另外如果问题规模非常大,AI 可能需要更多时间才能找到好答案但总体来说这是一个很有前景的方向,未来可能用在供应链管理、智能调度等很多领域好,我们接着聊第四个研究,这个是关于提升语言模型推理能力的推理能力对 AI 来说有多重要?

推理能力是 AI 的核心,特别是对于语言模型来说,它决定了 AI 能不能真正理解问题并给出合理答案。这个研究提出了一种叫通用推理器的训练方法,目标是让 AI 不仅能在数学和编程上推理,

还能在物理化学甚至金融等更多领域表现优秀他们的核心创新是构建了一个涵盖多领域的大数据集并且设计了一个小型 AI 模型专门用来验证答案是否正确用 AI 来验证 AI 的答案这听起来很新奇对这个验证器就像一个严格的老师能根据上下文判断 AI 的答案是不是真的对而不是简单逮对答案做硬性匹配

結果很驚人 他們的模型在多個領域的推理測試中表現非常好有些甚至接近或超過了目前最先進的商業模型這說明 AI 的推理能力可以通過多樣化的訓練數據和智能驗證機制大幅提升

这对我们普通人来说意味着什么呢意味着 AI 会变得更全能比如你问他一个复杂的科学问题或者咨询一个金融决策他都能给出更靠谱的建议未来这种技术可能让 AI 成为我们生活中更逮捩的助手覆盖更多专业领域真令人期待

最后一个研究好像有点不一样他提到推理能力增强会失去控制这是什么意思这个研究提出了一个很发人深省的问题他们发现当我们训练 AI 去解决更复杂的推理问题比如高难度的数学题时 AI 可能会变得不太听话

不太能严格按照我们的指令行事他们设计了一个专门的测试集发现 AI 的推理能力越强遵循指令的能力反而越差这听起来有点矛盾为什么会这样原因之一是 AI 在推理时会生成很长的思考过程这个过程越长它就越容易忘记最初的指令要求比如你要它用特定格式回答它可能因为专注于推理而忽略了格式研究者还发现训练方法也会影响这个平衡

如果过于强调推理能力 AI 的服从性就可能下降那有没有办法解决这个问题呢研究者尝试了一些方法比如在 AI 推理的最后阶段提醒他指令内容确实能改善情况但会稍微降低推理的准确性这表明 AI 的智能和可控性之间存在一种权衡未来我们可能需要设计更指令敏感的 AI 让他在聪明的同时也能更听话

这个问题确实值得深思 AI 越强大我们越需要确保它能被控制今天的五个研究真是让人大开眼界感谢小 T 的精彩讲解也感谢大家的收听我们下期太快报再见下期见拜拜