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筛选结果

344 篇
排序
2 张幻灯片12:50EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年5月22日测试 Smaug:托管 70B 与较小本地模型的比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在贪吃蛇、数学和推理题上比较两种 Smaug 配置。Open-weight models评估模型与训练
3 张幻灯片13:37EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年5月16日测试 Gemini 1.5 Pro 的长上下文与视频理解Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 的 2024 年测试既展示了有用的图像和视频摘要,也出现代码被阻止与细节遗漏。Multimodal AIBenchmarks视觉与视频+1
幻灯片27:07EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年5月14日GPT-4o 发布:语音、视觉与更自然的对话界面Matthew Berman, Mira Murati · Forward FutureMatthew Berman 回顾 OpenAI 2024 年 5 月的 GPT-4o 演示,探讨响应更快的多模态助手能够带来什么。AI research产品与体验模型与训练
4 张幻灯片17:12EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年4月30日2024 年 4 月测试神秘模型“gpt2-chatbot”Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在模型身份尚不确定时,用编程、算术和推理任务对它进行测试。Benchmarks模型与训练编程智能体+1
7 张幻灯片21:47EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年4月24日Phi-3 Mini:Microsoft 的小模型、手机部署与一场身份存疑的本地测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Microsoft 的 2024 年技术报告并进行非正式提示测试,但演示中的模型标签存在未解之处。Local inference模型与训练Benchmarks+1
3 张幻灯片16:28EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年4月23日测试 Reka Core:多模态基准、编程与推理Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Reka 公布的模型比较,并用代码、逻辑和图像理解任务测试 Core。Multimodal AIBenchmarks模型与训练+1
3 张幻灯片15:01EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年4月19日发布时测试 Llama 3:代码、推理与图像生成Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用贪吃蛇游戏、逻辑题和快速图像生成体验 Meta AI 的新界面。Open-weight models评估模型与训练+1
5 张幻灯片15:35EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年4月18日Meta Llama 3 发布:基准测试、贪吃蛇试玩与 Meta AI 助手Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 4 月的发布,试玩生成的游戏,并思考可下载模型对开发者的意义。Open-weight models模型与训练Benchmarks+2
7 张幻灯片12:02EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年4月13日用编程和推理任务测试 Karasu Mixtral 8x22BMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用贪吃蛇游戏、算术和逻辑谜题,测试 Mistral 大型混合专家模型的早期社区微调版本。Open-weight models模型与训练评估+1
1:01:39EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月13日播客GPT-5 需要 100 万亿个 Token,地球够用吗?主持 Nathan Labenz训练 GPT-3 用了约 1 万亿个 Token,GPT-4 用了约 10 万亿个。下一步跃升,数据问题和算力问题同样重要。模型与训练Scaling LawsSynthetic data+3
1:19:24EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年4月5日播客一段乱码提示词,能读出 GPT-J 提前三个 token 的规划主持 Nathan Labenz美国东北大学的 Bau 实验室发现,一个 4 万参数的软提示(soft prompt)能读出模型接下来要说的词,而大约十个注意力头(attention head)承载着任务本身。模型与训练Model InterpretabilityTransformers & attention+3
3 张幻灯片14:23EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月31日实测 DBRX:编程能力亮眼,推理仍有短板Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 介绍 Databricks 的开放权重模型,并用编程、算术和推理题进行测试。Open-weight models模型与训练评估+1
1:20:44EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年3月30日播客像 Mamba 一样看世界:视觉、腐坏的状态与 90 天里的细胞模型主持 Nathan LabenzNathan Labenz 和 Jason Meaux 梳理了原版 Mamba 发布之后的视觉论文、长上下文实验和生物学工作。模型与训练AI researchTransformers & attention+3
5 张幻灯片22:17EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月21日Q* 传闻、能量模型与推理研究Matthew Berman, Yann Lecun · Forward FutureMatthew Berman 审视一份未经证实的匿名 Q* 描述,并将其中的想法与训练语言模型进行推理的已发表研究作比较。Reasoning & test-time compute模型与训练AI research+2
3 张幻灯片8:26EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月18日2024 年 Grok-1 权重发布后测试 X 上的 GrokMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在托管的 Grok 界面中尝试编程和推理提示词,结果有好有坏。Open-weight modelsBenchmarks模型与训练+1
2 张幻灯片4:49EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月17日xAI 以 Apache 2.0 许可发布 Grok-1 基础模型权重Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论 2024 年 3 月发布的 3140 亿参数混合专家模型,以及马斯克与 OpenAI 的争议背景。Foundation ModelsOpen-weight models模型与训练+1
4 张幻灯片19:59EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年3月12日测试模型对掩盖有害请求的反应Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的非正式实验中,比较多个语言模型的拒绝、解码错误和不一致回应。AI SafetyAgent red teaming安全+1
2:47:17EN → 简体中文
Lex Fridman· 2024年3月7日播客 · 2 人对谈想做出人类水平的 AI,就该放弃生成式模型嘉宾 Yann Lecun · 主持 Lex FridmanYann LeCun 在与 Lex Fridman 的对话中说明,为什么自回归大语言模型(LLM)无法规划、记忆或理解物理世界,以及为什么开源是唯一民主的答案。模型与训练World models通用人工智能+3
5 张幻灯片13:57EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年2月27日Mistral Large:2024 年的编程、推理与安全回答评测Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Mistral 的发布主张,并用少量提示词测试模型。模型与训练BenchmarksAI Safety+1
3 张幻灯片23:00EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年2月22日发布时实测 Google Gemma 7B:配置会影响结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 比较 Google 早期开放权重模型的本地测试与托管服务复测。Open-weight models评估模型与训练
1:58:43EN → 简体中文
Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2024年2月7日播客一条只有 302 个神经元的线虫已经会权衡取舍,AI 仍停在同一座梯子上主持 Nathan LabenzMax Bennett 把 6 亿年的大脑演化对应到五次突破上,并追问今天的模型究竟爬上了哪几级台阶。模型与训练AI HistoryNeuroscience & AI+3
2 张幻灯片0:42EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年1月31日LLaVA 1.6 支持理解更高分辨率的图像Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 1 月发布的 LLaVA 1.6,以及通过 Ollama 在本地运行它的方式。Multimodal AI模型与训练Local inference+1
40:58EN → 简体中文
No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups· 2024年1月25日播客 · 2 人对谈工厂里 99% 的机器人都很笨,Covariant 想先让聪明的机器人进仓库干活主持 Sarah Guo, Elad Gil前 OpenAI 研究员 Peter Chen 解释,为什么机器人基础模型必须在生产车间里训练,而不能只在实验室里训练。模型与训练RoboticsFoundation Models+3
幻灯片35:28EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年1月23日Sam Altman 谈未来 AI 模型、版权与部署的边界Matthew Berman, Ina Fried, Sam Altman · Forward Future在 2024 年 1 月的达沃斯访谈中,OpenAI 首席执行官讨论了模型进展、选举风险、军事用途和个性化。Matthew Berman 对这些说法及其影响作出评论。OpenAI模型与训练安全与治理+2
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