Deep Dive
Shownotes Transcript
大家好 欢迎收听新一期的太快报 我是主持人小爱大家好 我是主持人小 T 很高兴又和大家见面了今天我们选取了五篇很有意思的论文涵盖了语言模型 推荐系统 AI 硬件 机器人和计算机视觉等多个方向希望能给大家带来一些启发听起来好棒 那我们赶紧开始吧
第一篇论文是关于大语言模型的思维进化这个名字听起来就很高大上是的他们提出了一种叫做思维进化的新方法有点像让大语言模型自己进化自己进化是什么样的进化呢你可以把这个过程想象成一个优胜劣汰的游戏首先模型会生成很多不同的解决方案然后通过一个评估器来判断哪个方案更好接下来模型会基于评估结果给较好的方案
进行重组修改产生新的方案如此反复迭代有点像生物的进化过程通过选择交叉和突变来不断优化感觉像是在养骨让模型互相竞争最后胜出的就是最强的那个这个比喻很形象
这个方法的特别之处在于它直接在自然语言的层面进行优化不需要把问题转换成复杂的数学公式而且它只需要一个全局的评估器不需要逐步的奖励这大大简化了过程
听起来好像能解决很多复杂问题那效果怎么样呢效果相当惊艳他们在一些自然语言规划任务上做了实验比如让模型规划旅游行程或者安排会议结果显示思维进化方法的成功率远高于传统的多方案选择或者逐步修改这种的方法而且通过两阶段的优化成功率甚至能接近百分之百
哇 太厉害了感觉大语言模型真的在不断进化越来越像人类了这个研究也给了我们一个启发那就是在解决复杂问题时进化搜索策略可能比我们直觉上的方法更有效而且文本反馈和评论家的角色非常重要这就像是人类的自我反思一样下篇论文听起来有点让人担心说是对意图感知推荐模型的可复现性研究令人担忧是的 推荐系统现在很火
但这个研究发现很多号称更先进的意图感知推荐模型实际上可能并没有那么好难道是虚假繁荣你可以这么理解研究人员发现很多论文中使用的模型代码和数据要么不公开要么无法运行即使能复现结果也显示这些复杂模型的效果还不如经过适当优化的传统推荐模型这太
太让人震惊了,那到底是什么原因呢?主要有几个问题,首先很多研究没有充分的微调传统模型的参数,就直接和新模型比较。其次,数据易处理也存在问题,比如数据泄露或者不一致。更严重的是,很多研究甚至不公开代码,导致其他研究者无法验证。这简直是学术不端,那这个研究的意义是什么呢?
这个研究敲响了警钟提醒我们学术研究要更严谨不能只追求模型复杂更重要的是要确保研究结果是可复现的可靠的简单的方法在很多时候也很有竞争力我们需要重视基线模型的优化这提醒我们在追逐新潮技术的同时也要保持理性和批判性思维
接下来这篇论文听起来很有意思是关于在 AI 基础设施中采用轻量级 GPU 是否可行是的 现在我们都依赖强大的 GPU 来训练 AI 模型但是大型 GPU 的制造越来越困难成本也越来越高这篇文章提出我们可以用很多个小型功能较弱的 GPU 来替代大型 GPU 这听起来好像有点反直觉难道人多力量大在 AI 芯片领域也适用
可以这么理解小型 GPU 的制造成本更低散热也更容易更重要的是小型 GPU 之间的互联带宽更高这对于 AI 工作负载非常重要就像我们用多个小水管代替一个大水管虽然每个水管流量不大但整体效率更高那用
用这么多小型 GPU 会不会让系统变得很复杂这是一个挑战需要重新设计硬件和软件比如要解决小型 GPU 之间的通信问题就需要使用共封装光学器件还需要重新设计软件站才能更好的管理和分配计算资源感觉这又是一个技术大变革是的 这篇文章提出了一个全新的 AI 基础设施设计思路挑战了我们传统的越大越好的观念
他提醒我们有时候打破常规,反而能找到更有效的解决方案。接下来我们聊聊机器人领域,这篇论文是关于机器人世界模型。这篇文章提出了一个机器人世界模型的概念,简单来说就是让机器人像人类一样对周围的世界有一个理解,这样他才能更好地做出决策。这听起来好科幻,那具体是怎么实现的呢?
他們用神經網絡來構建這個世界模型這個模型可以根據機器人的歷史數據來預測未來的狀態他們還提出了一種雙次回歸機制可以更有效地處理長期意外關係讓模型更準確地預測未來
那这个模型训练出来之后有什么用呢他们用这个世界模型来训练机器人的控制策略比如让机器人走路或者搬东西结果表明这种方法不仅能提高机器人的控制效果而且还能让机器人在真实世界中更好的适应各种环境
他们甚至在真实的 NVOD 机器人上进行了零样本的迁移实验取得了很好的效果太厉害了感觉机器人真的越来越智能了可以像人一样思考和行动这项研究表明模型学习和策略优化相结合是提高机器人智能水平的关键这就像给机器人一个大脑让他更好的认识世界从而更好的行动最后一篇论文是关于代念擦除技术之后
是的,现在很多 AI 模型能生成各种图像,但是有时候我们可能需要删除图像中的某些概念。这项研究发现,简单地删除一个概念可能会导致其他相关概念的生成质量下降。这就像是牵一发而动全身。是的,你可以把它想象成一个水池。
当你移除水池中的一块石头时周围的水也会受到影响他们把这种现象叫做涟漪效应为了评估这种现象他们还提出了一个新的基准测试框架 ARACE BAND 那现在的方法能很好解决这个问题吗很遗憾研究发现现有技术在处理这种概念纠缠问题时还存在很大的局限性它们经常会导致图像质量下降或者出现意想不到的偏差那这项研究的意义是什么呢
他提醒我们在研究 AI 模型的时候不仅要关注模型的性能还要关注模型的副作用特别是在设计生成模型时我们需要更全面地考虑模型的影响这个研究也为未来的研究指明了方向那就是要寻找更鲁莽更可靠的概念擦除方法
今天的信息量好大,感觉像是坐了一趟 AI 科技快车。是的,今天的这五篇论文都非常精彩,从不同的角度展示了 AI 领域的最新进展。我们看到大语言模型在不断进化,推荐系统需要更严谨地研究 AI 硬件在寻求突破,机器人越来越智能,而计算机视觉则面临着新的挑战。
AI 的发展真的是日新月异让人充满期待感谢小 T 的精彩解读希望我们今天的分享能给大家带来一些新的思考也谢谢大家收听我们下期再见下期见拜拜