Subiecte populare
#
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.

Alexander Long
Fondator @PluralisHQ | Doctorat ML
Protocol Learning: Model paralel cu mai mulți participanți, cu lățime de bandă redusă
Noam tinde să nu exagereze.

Noam Brown19 iul., 15:52
Unde se duce? Oricât de rapid a fost progresul recent al IA, mă aștept ca tendința să continue. Important este că cred că suntem aproape de AI care contribuie substanțial la descoperirea științifică. Există o mare diferență între AI puțin sub performanța umană de top și puțin mai sus.
813
Total de acord - Flower labs, un alt grup care publică în mod activ lucruri grozave și acum se concentrează direct pe instruirea descentralizată. Ar trebui să fie un punct de date major pentru toți cei care încă sunt sceptici în ceea ce privește zona - echipa de flori este cât se poate de legitimă, iar Nic Lane este aproape în vârful vârfului în învățarea federată.
Fiecare semnal pentru mine este că suntem martorii unui punct de cotitură academică masiv în acest domeniu pe partea ML. Nici măcar nu mai este contrariu, s-a mutat de la asta la primele zile a ceea ce va deveni un domeniu major și de mare impact.

nic lane16 iul., 19:35
Felicitări pentru hârtie @_AlexanderLong. Dar ați lăsat deoparte @flwrlabs care au publicat un sistem complet (foton) cu antrenament complet descentralizat validat în sălbăticie de până la 13 miliarde de @MLSysConf. Împreună cu o tehnică cheie a stivei descentralizate (încorporari decuplate) publicată ca @iclr_conf orală. Aceasta a fost o muncă făcută împreună cu @CaMLSys la @Cambridge_Uni.
1,04K
Alexander Long a repostat
Din experiența mea, acceptarea unei lucrări despre DL descentralizat la conferințe de nivel superior poate fi destul de dificilă. Motivația nu este familiară pentru mulți recenzenți, iar setările standard ale experimentului nu țin cont de problemele pe care doriți să le rezolvați.
Prin urmare, sunt foarte încântat să văd companii ca @PluralisHQ și @PrimeIntellect investind efortul de a-și împărtăși rezultatele și de a le publica la conferințe majore! În opinia mea, chiar și pregătirea trimiterii vă obligă să fiți mai riguros în ceea ce privește experimentele + feedback-ul extern de la recenzori vă ajută să ascuțiți mesajul lucrării.
7,27K
Am simțit că modelele de închidere meta au fost foarte previzibile. Am spus în mod explicit că acest lucru se va întâmpla anul trecut și am explicat de ce (de la ).


Shane Gu15 iul., 05:35
RIP pentru startup-urile AI unicorn care au zero produse, zero modele de fundație și urmau să depindă doar de laboratoarele mari care lansează modele open-source gratuit pentru a fuziona modelele. Știu unul sau doi.

3,65K
Pentru persoanele care nu sunt familiarizate cu publicarea AI; Există 3 conferințe principale în fiecare an. ICML, ICLR și NeurIPS. Acestea sunt conferințe tehnice și echivalentul revistelor din alte discipline - sunt principalul loc de publicare pentru AI. Competiția pentru a avea lucrări la aceste conferințe este acum la un nivel ridicol, obținerea lucrărilor acceptate este foarte dificilă și există multă îngrijorare cu privire la procesul de revizuire, care este destul de zgomotos în acest moment. O lucrare puternică, fără defecte, are aproximativ 50% șanse de a fi acceptată și, de obicei, o lucrare este trimisă cu modificări de recenzor de mai multe ori până când este acceptată. În ciuda tuturor acestor lucruri, lucrările din aceste locuri rămân principala ștampilă de legitimitate în lumea AI și sunt probabil încă principala măsură de carieră pentru cercetătorii ML (deși acest lucru slăbește în opinia mea, deoarece o mare parte din cercetarea din laboratoarele de frontieră este nepublicată).
Lucrările Main Track sunt semnificativ diferite de lucrările de atelier. Piesa principală are o evaluare intensă și serioasă. Lucrările de atelier sunt pentru lucrări preliminare, care dau unele indicii ale unui rezultat interesant, dar fie nu sunt complete, fie rezultatul nu este suficient de semnificativ pentru pista principală. Acestea trebuie doar să fie revizuite de grupul de recenzenți ai atelierului și nu apar în proceduri.
Multe lucrări grozave au apărut pentru prima dată în ateliere (de exemplu, grokking) - dar lucrările de atelier și cele principale sunt lucruri fundamental diferite, cu un nivel fundamental diferit de impact. Singurele două companii din AI descentralizată care au documente principale în acest an sunt @PrimeIntellect și Pluralis.
18,79K
Limită superioară
Clasament
Favorite
La modă pe lanț
La modă pe X
Principalele finanțări recente
Cele mai importante