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科学美国人: 大模型永远不会停止幻觉

4月6日 下午 12:31
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Transformer 的后浪来了？

2023年12月10日
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爱因斯坦校友提出的Transformer简化方案是条歧路

2023年12月2日
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如何看待伯克利马毅教授团队白盒Transformer

2023年11月26日
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人工智能自主发展出复杂生物大脑特征

2023年11月21日
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道生万物的现代物理学解读

2023年11月19日
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用大模型玩转客户细分

2023年10月5日
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GPT4技术原理六：范畴的相变与知识的形成

2023年9月29日
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一句话搞懂大模型的实用价值

2023年9月26日
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GPU 其实是相当低效的人工智能加速芯片

2023年9月14日
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GPT4技术原理五：大模型的幻觉，解铃还须系铃人

2023年9月5日
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复杂企业的生成式人工智能解决方案架构

2023年8月7日
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大模型似乎通过类比推理，而这是人类思维的基石

2023年8月1日
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一场酣畅淋漓的关于大模型神奇能力形成机理的探讨

2023年7月24日
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美国宪法是人工智能撰写的？

2023年7月17日
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GPT4技术原理四：重整化群流作为最优输运

2023年6月23日
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PatchTST（Patch Time Series Transformer）：时间序列预测的突破

2023年6月21日
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Transformer多头自注意力机制的本质洞察

2023年6月4日
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大模型是人类终结者还是新的小白鼠

2023年5月10日
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Transformer的物理原理

2023年5月8日
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旅行商问题(TSP)的Transformer解法

2023年5月4日
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涌现：21 世纪科学的统一主题

2023年5月2日
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驾驭 AI 计算的高成本

2023年4月30日
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有感于陆奇的“大模型世界观”

2023年4月24日
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极简介绍大模型Transformer架构选型

2023年4月22日
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GPT4技术原理三：重整化群与生成式AI

2023年4月11日
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GPT4技术原理二：大型语言模型的涌现能力

2023年4月1日
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万引大神: 机器学习不存在了

2023年3月25日
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GPT4技术原理二：相变与涌现

2023年3月24日
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OpenAI首席科学家透露GPT4技术原理

2023年3月17日
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学习语言需要相变

2023年3月5日
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系列文章深度解析ChatGPT获得智能的数学物理机理

2023年3月3日
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ChatGPT是第一个真正意义的人工通用智能

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漂亮国的核潜艇与深度学习的内卷

2021年10月22日
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薛定谔的小板凳与深度学习的后浪

2020年6月28日
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赫胥黎的焦虑与美丽新世界

2020年6月5日
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薛定谔的爱情与狄拉克的996

2020年6月1日
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薛定谔的佛与深度学习中的因果

2018年6月27日
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原创：薛定谔的滚与深度学习中的物理

2017年3月21日
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原创：站在香农与玻尔兹曼肩上，看深度学习的术与道

2017年1月25日
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原创：迷人的数据与香农的视角

2017年1月24日