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人能逆向思维，LLM 也可以吗？ 北卡罗来纳大学教堂山分校与谷歌最近的一项研究表明，LLM 确实可以，并且逆向思维还能帮助提升 LLM 的正向推理能力！                                                                     论文一作 Justin Chih-Yao Chen 的推文简单来说，正向思维就是从问题开始，一步步地得出答案；…

AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。 过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。 如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。

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BLT 在许多基准测试中超越了基于 token 的架构。 最近几天，来自 Meta 、芝加哥大学等机构的合著论文《 Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens 》火了，在 Hacker News 上受到广泛讨论。 有人表示，非常期待这项研究取得成功，这样就可以和 tokenizer 拜拜了！

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一个非常简单的更改，就能提高 LLM 推理能力。 在认知科学领域，关于语言是用于思考还是用于交流的辩论一直持续。 随着 LLM 和 CoT 的兴起，语言已经成为机器推理的默认媒介 —— 但它真的是最佳方法吗？

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2024 年 12 月 6 号加州时间上午 11 点，OpenAI 发布了新的 Reinforcement Finetuning 方法，用于构造专家模型。 对于特定领域的决策问题，比如医疗诊断、罕见病诊断等等，只需要上传几十到几千条训练案例，就可以通过微调来找到最有的决策。 数据的形式类似于 instructiong tuning 的常见形式，有多个选项以及正确选项。

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LLM 规模扩展的一个根本性挑战是缺乏对涌现能力的理解。 特别是，语言模型预训练损失是高度可预测的。 然而，下游能力的可预测性要差得多，有时甚至会出现涌现跳跃（emergent jump），这使得预测未来模型的能力变得具有挑战性。

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自然智能（Natural intelligence）过程就像一条连续的流，可以实时地感知、行动和学习。 流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式，它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。 这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。

艺术家们该高兴了。 近年来，文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标准，现在模型可根据文本提示生成高质量、多样化的图像。 然而，尽管这些模型从文本生成图像的效果令人印象深刻，但它们往往无法提供精确的控制、可编辑性和一致性 —— 而这些特性对于实际应用至关重要。

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2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。 通过使用以 KVCache 为中心的 PD 分离和以存换算架构，大幅提升大模型应用Kimi智能助手推理吞吐的同时有效降低了推理成本，自发布以来受到业界广泛关注。…