11月16日· Nature研究揭示LLM在理解人类语言上的局限

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Nature研究揭示LLM在理解人类语言上的局限

最新Nature杂志上的研究显示，尽管大型语言模型（LLM）在多项任务中表现出色，但在理解人类语言方面仍存在显著局限。研究者通过“人类亲吻难题”测试了包括GPT-4在内的7个先进模型，发现LLM在理解和推理能力上远未达到人类水平。这些模型在回答理解性问题时准确性和稳定性均低于人类，表明LLM更像是工具而非具有类人推理能力的理论。研究强调，LLM的成功不应被误解为掌握了完成任务所需的一般知识，而是应被视为在特定任务中的有效工具。来源：微信公众号【新智元】

谷歌DeepMind新研究提升LLM数学推理能力

谷歌DeepMind与卡内基梅隆大学的研究人员合作，提出了一种新的过程奖励模型（PRM）和过程优势验证器（PAV），在每一步提供反馈，优化基础策略，显著提升了大型语言模型（LLM）在数学推理方面的能力。这项研究通过预测模型在生成正确回复概率的变化，改善了测试时搜索和在线强化学习期间的探索，使得搜索准确率提升了8%，计算效率提升了1.5到5倍。研究还表明，使用PAV的密集奖励在样本效率上提升了5-6倍，比传统的结果奖励模型（ORM）的准确率提升了6%。这项工作不仅提高了LLM的准确性和计算效率，也为解决复杂问题提供了新的思路。来源：微信公众号【新智元】

NEO AI工程师在Kaggle竞赛中超越OpenAI o1

NEO，一家创业公司开发的AI工程师，最近在AI领域引起了轰动。这个完全自动化的机器学习AI工程师在50个Kaggle竞赛中获得了26%的奖牌，表现优于OpenAI的o1模型。NEO能够自动化整个机器学习工作流程，为开发人员节省数千小时的繁重工作。作为一个多智能体系统，NEO通过并行处理解决单一问题，简化了从数据准备到模型部署的复杂环节。NEO的目标不是取代数据科学家或工程师，而是与人类合作，处理所有繁重任务，使得原本需要一周的工作现在只需几个小时。这一突破展示了AI在辅助机器学习工程方面的潜力，NEO的表现也代表了AI在解决复杂数据挑战方面的巨大进步。来源：微信公众号【机器之心】

LeCun团队实现基于预训练视觉特征的世界模型

Yann LeCun团队近日发布了一项突破性研究成果，展示了一种名为DINO-WM的世界模型，该模型能够基于预训练的视觉特征实现零样本规划。这一成果标志着在构建能够理解并预测物理世界动态的AI系统方面迈出了重要一步。DINO-WM不依赖专家演示、奖励建模或预先学习的逆向模型，而是利用预训练的视觉嵌入和动作预测未来嵌入，从而实现高质量的预测控制和推理时间优化。在多个环境套件中的实验表明，DINO-WM在视觉规划方面的表现优于现有的世界模型，尤其是在需要精确控制和空间理解的复杂环境中。这一成果不仅展示了预训练视觉表征在世界建模中的重要性，也证明了DINO-WM在新环境配置中的泛化能力。来源：微信公众号【机器之心】

Kimi新模型k0-math发布：数学能力超越o1系列

在Kimi全面开放一周年之际，创始人杨植麟发布了新模型k0-math，该模型在数学能力上对标OpenAI的o1系列，并在MATH、中考、高考、考研四个数学基准测试中超越了o1-mini和o1-preview。k0-math的特点是深入思考，即使在解决简单问题时也会进行反复思考和验证。杨植麟表示，k0-math及更强的Kimi探索版将在未来几周内陆续上线Kimi网页版和Kimi智能助手APP。k0-math的发布反映了月之暗面科技有限公司提升模型深入思考能力的重点，同时也展示了公司基于强化学习的Scaling Law的研究成果。Kimi探索版通过强化学习技术，提升了意图增强、信源分析和链式思考三大推理能力，为用户提供更精准的搜索体验。来源：微信公众号【量子位】