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AI前沿：从棋盘到语言——AI如何变得更聪明、更高效？

2025/3/1
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AI可可AI生活
AI Deep Dive AI Chapters Transcript
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小
小爱
Topics
小爱：我总结了最近几篇AI学术论文的重点，这些研究展示了AI在效率和性能上的显著提升。首先，一篇论文利用‘隐式搜索’技术，让AI在国际象棋中通过内部想象棋局，无需一步步计算，从而提高了决策准确率和速度。这种技术未来可以应用于更多需要长远规划的场景，例如语言模型预测和机器人路径规划。 其次，Granite嵌入模型是一个高效的开源多语言搜索模型，它通过在高质量数据上训练和知识蒸馏，将大模型的智慧压缩到小模型中，实现了快速且精准的搜索效果，特别适合企业优化内部搜索系统。 第三，一篇论文研究了神经网络的归纳偏差，发现优化初始权重可以缩小不同网络结构的性能差距，但对于新任务，好的网络结构仍然更具优势。这说明初始设置和结构共同作用才能使AI更聪明。 第四，‘奖励蒸馏’方法允许小语言模型学习大模型的判断力，从而在某些任务上超越大模型，这为我们提供了一种用更小模型解决问题，节省成本和资源的新途径。 最后，‘快慢思考’的研究表明，通过蒸馏推理，快模型虽然单次可能不准，但速度快可以多次尝试，最终结果可能优于慢的大模型，这在实时应用场景中具有显著优势。

Deep Dive

Shownotes Transcript

本期精华汇总

  • [LG] Implicit Search via Discrete Diffusion: A Study on Chess隐式搜索通过离散扩散：关于棋类的探讨通过“隐形思考”技术，AI在国际象棋中实现高效决策，未来可用于更多规划任务。
  • [IR] Granite Embedding Models[IR]花岗岩嵌入模型IBM开源的高效搜索模型，支持多语言，助力企业优化检索体验。
  • [LG] Teasing Apart Architecture and Initial Weights as Sources of Inductive Bias in Neural Networks将架构和初始权重作为神经网络的归纳偏置来源分开探讨初始权重优化能缩小网络差距，但结构对新任务的适应性仍关键。
  • [CL] Distill Not Only Data but Also Rewards: Can Smaller Language Models Surpass Larger Ones?[CL] 不仅蒸馏数据，还要蒸馏奖励：小型语言模型能否超越大型模型？小模型学习大模型的判断力，在数学等任务上实现超越。
  • [CL] Thinking Slow, Fast: Scaling Inference Compute with Distilled Reasoners[CL] 慢思考，快思考：通过蒸馏推理者扩展推理计算快模型用速度换性能，在资源受限场景下表现更优。

完整推介：https://mp.weixin.qq.com/s/cjsoI1nN_zLS370bFQq8vw