المواضيع الرائجة
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Nathan Lambert
اكتشاف الذكاء الاصطناعي @allen_ai ، والنماذج المفتوحة ، و RLHF ، والضبط الدقيق ، وما إلى ذلك
تواصل عبر البريد الإلكتروني.
يكتب @interconnectsai
كتب كتاب RLHF
عداء الجبل
Nathan Lambert أعاد النشر
هل حقق OpenAI حلقة طويلة جدا RL مع هذا النموذج التجريبي؟
لقطة شاشة من مقال @natolambert حول "ما الذي يأتي بعد ذلك مع التعلم المعزز".
يقول ناثان في هذه المقالة - حيث تولد الأساليب الحالية 10K-100K رمز لكل إجابة لمشاكل الرياضيات أو التعليمات البرمجية أثناء التدريب ، فإن نوع المشكلات التي يناقش الأشخاص تطبيق تدريب RL من الجيل التالي عليها ستكون 1M-100M من الرموز لكل إجابة. يتضمن ذلك التفاف استدعاءات الاستدلال المتعددة والمطالبات والتفاعلات مع بيئة داخل حلقة واحدة يتم تحديث النهج بشأنها.
ربما يكون هذا الاختراق مزيجا من كليهما - RL طويل جدا وتوسيع نطاق TTC إلى 1M-100M رمز لكل إجابة!
3.2K
هل من "السيئ" أن يقوم الجميع بالتقطير من / التدريب على النماذج الصينية؟ على الرغم من أنه ليس سيئا بشكل مباشر ، إلا أن هناك مكونا كبيرا للقوة الناعمة.
العديد من الإكمالات التي تتناول المثل الاشتراكية الصينية / قيم جمهورية الصين الشعبية التي تتسرب إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية / تنتشر في جميع أنحاء الإنترنت.
8.9K
هاها@nvidia ها
17 يوليو، 23:21
🚨 كسر: أصبح Kimi-K2 من @Kimi_Moonshot الآن النموذج المفتوح # 1 في الساحة!
مع أكثر من 3K من أصوات المجتمع ، تحتل المرتبة # 5 بشكل عام ، متجاوزة DeepSeek كأفضل نموذج مفتوح.
تهانينا الكبيرة لفريق Moonshot على هذا الإنجاز المثير للإعجاب! تضم لوحة المتصدرين الآن 7 مزودين مختلفين في أفضل 15 - الأكثر تنافسية على الإطلاق.
المزيد من الرؤى في الموضوع 🧵
24.86K
أنا أتفق تماما مع روس. من الأسهل بكثير تجميع المواهب من إنشاء منظمة تنتج أفضل العارضات واحدة تلو الأخرى.
لقد أجريت مجموعة من المحادثات في وقت سابق من هذا العام على وجه التحديد حول المقايضات وكتبت مقالا مفصلا عنها.
16 يوليو، 11:42
من المضحك أن يعتقد الأشخاص على هذا الموقع أن جهود LLM الرئيسية مرتبطة بالمواهب وليست مرتبطة بالمنظمة.
لم يكن فارق المواهب كبيرا بين المنظمات الكبرى. يرجع معظم الاختلاف في النتائج إلى عوامل تنظيمية - مثل تخصيص الحوسبة للرهانات الصحيحة ، والسماح للبحث والهندسة الجيدة بالانتصار على السياسة المدمرة.
هذا يجعل قصة أقل جاذبية رغم ذلك. يفضل الناس الاعتقاد بأن الاختراقات يتم إحرازها من قبل عباقرة وحيدين - بدلا من الجهد التراكمي للعديد من الأشخاص المجهولين الذين يكرهون وسائل التواصل الاجتماعي - بدعم من منظمة تسمح لأفضل الأفكار بالفوز وتدير الغرور الكبير.
إذا كنت لا تصدقني - ففكر في كيفية اكتساب بعض الباحثين فجأة أو فقدانهم التأثير والإنتاجية عند تبديل المنظمات. هل كان ذلك لأنهم اكتسبوا أو فقدوا نقاط ذكاء؟ 🙂
(آسف ، هذا واضح جدا لأي شخص عمل بالفعل في هذه المختبرات - لكنك لن تصدق ذلك بناء على موجز X في الوقت الحالي!)
17.56K
توظيف "مهندسين مدفوعين بالمهمة" ...
ميكاهيتلر...
موقف العلاقات الحكومية...
ذروة محاكاة ساخرة
14 يوليو، 23:11
الإعلان عن Grok for Government - مجموعة من المنتجات التي تجعل نماذجنا الحدودية متاحة لعملاء حكومة الولايات المتحدة
نحن متحمسون بشكل خاص لشراكتين جديدتين لشركائنا في حكومة الولايات المتحدة
1) عقد جديد من وزارة الدفاع الأمريكية
2) منتجاتنا متاحة للشراء عبر جدول إدارة الخدمات العامة (GSA). يسمح هذا لكل إدارة أو وكالة أو مكتب حكومي فيدرالي بشراء منتجات xAI
نحن نوظف مهندسين مدفوعين بالمهام يرغبون في الانضمام إلى القضية
78
الأفضل
المُتصدِّرة
التطبيقات المفضلة