筛选结果
226 篇排序
21:02EN → 简体中文OpenAI 2024 年 o3 预览版引发的反应:基准、成本与局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 综述外界对 o3 预览版的反应,从数学基准到关于 AGI、算力和可靠性的争论。
1:46:41EN → 简体中文前沿模型在真实 AI 研发任务中落在第 10 至第 40 百分位主持 Nathan LabenzMETR 的 Neev Parikh 向 Nathan Labenz 讲解了 REBench:这是一套包含七项任务的测试,用来检验智能体(Agent)能否做机器学习研究,以及其中一个智能体决定不训练模型时发生了什么。
26:23EN → 简体中文OpenAI 发布 o3:基准测试进展与 AGI 之问Matthew Berman, Sam Altman, Mark Chen, Greg Kamradt, Hongyu Ren · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2024 年 12 月 o3 和 o3-mini 的发布,包括编程、数学与 ARC-AGI 成绩。他认为这些结果证明了 AGI,但基准测试本身无法确立这一结论。
9:00EN → 简体中文Best-of-N 越狱:2024 年反复变换提示词的研究发现Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读研究,探讨反复变换输入如何暴露文本、视觉和音频模型的安全失效。
52:21EN → 简体中文SWE-bench 团队谈编程智能体、评估与编程的未来Matthew Berman, Kilian Lieret, Ofir Press, Carlos E. Jimenez · Forward FutureKilian Lieret、Ofir Press 和 Carlos Jimenez 解释真实 GitHub issue 如何成为基准,以及界面设计如何塑造 SWE-agent。
1:22:09EN → 简体中文直播测试 ChatGPT o1 Pro:谜题、代码与更多推理的成本Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用观众提出的问题测试 OpenAI 新推出的每月 200 美元套餐,遇到了缓慢回复、简单成功案例和错误的数独结论。
1:49:41EN → 简体中文一支十来人的团队,在 Meta 的底座上追平了 Meta 的后训练主持 Nathan LabenzNathan Lambert 讲解 Tulu 3:三阶段配方、1% 与 14% 的教训,以及开放的后训练(post-training)如今为何取决于数据与评测。
14:50EN → 简体中文2024 年 11 月 AI 新闻:Mistral、Gemini、核安全与医疗 AIMatthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Le Chat 更新、模型排名、核安全措施和一项诊断推理研究。
14:05EN → 简体中文MIT 研究:测试时训练提升 ARC 谜题成绩Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2024 年论文:语言模型在推理时针对每道谜题进行适配,再将预测与程序合成结果结合。
11:56EN → 简体中文IBM Granite 3.0 与 InstructLab:面向企业 AI 的小模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 IBM 2024 年的模型家族及其添加领域知识的方法。IBM 与他合作制作本视频并邀请他参加活动。
10:39EN → 简体中文Zamba2-7B:混合 Mamba 与 Transformer 的模型编程和推理测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 将 Zyphra 的效率声明与自己的非正式测试作比较,涵盖 Python 游戏、空间谜题和简单文字任务。
12:29EN → 简体中文测试更新版 Claude 3.5 Sonnet:编程、推理与视觉Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用 Python 游戏、逻辑谜题和图片测试 2024 年 10 月的模型,结果有好有坏,部分评分也存在争议。
18:28EN → 简体中文Claude 3.5 Sonnet 的 2024 年电脑操作测试版:演示与局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Anthropic 更新的模型,展示测试版智能体如何通过截图和工具操作使用软件。
1:23:37EN → 简体中文前十名研究想法里有九个出自 Claude主持 Nathan Labenz斯坦福大学博士生 Chenglei Si 做了一项盲测,让 Claude 3.5 Sonnet 与一百多位自然语言处理(NLP)研究者比拼新颖的研究想法。
2:37:47EN → 简体中文写出 GELU 的实习生,如今想出“人类最后的考试”主持 Nathan LabenzDan Hendrycks 谈激活函数、五年期的基准测试(benchmark)、扩大规模也无法消除的越狱,以及为什么要层层叠加防御,因为没有哪一层防御值得完全信任。
2:25:53EN → 简体中文GPT-4 基础模型自我介绍,75% 的回答都在谈 AI主持 Nathan LabenzOwain Evans 向 Michael Trazzi 解释了为什么情境感知和语境外推理是欺骗性对齐的先行指标,以及为什么一个几乎没有自我认知的预训练模型,仍然不断谈论自己是 AI。
9:38EN → 简体中文Liquid Foundation Models:厂商基准与实际测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Liquid AI 在 2024 年提出的模型和内存主张,再用编程、逻辑和指令遵循提示测试 40B 预览版。
26:43EN → 简体中文测试 OpenAI o1 的规划、规则遵循与空间推理能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾一项 2024 年的初步研究,比较 o1-preview、o1-mini 和 GPT-4 在六类规划任务中的表现。
1:09:09EN → 简体中文SWE-bench 拿下 30%:Cosine 如何教 Genie 像工程师那样思考主持 Nathan LabenzAlistair Pullen 向《Latent Space》讲述:Cosine 如何还原人类解决问题的过程,用数十亿 token 做微调(fine-tuning),并在软件工程领域最难的公开测试之一上拿下了最高分。
11:14EN → 简体中文Pixtral 12B:测试一款 2024 年的视觉语言模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在赞助商提供的云 GPU 上,对 Mistral 的 Pixtral 进行非正式图像、文本和界面生成测试。
18:09EN → 简体中文2024 年 9 月 AI 新闻:Copilot、NotebookLM、o1 与世界模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾一周的 AI 动态,涵盖办公助手、音频概览、基准测试、视频生成与空间 AI。
10:57EN → 简体中文测试 OpenAI o1-preview:俄罗斯方块、物理推理与北极题错误Matthew Berman · Forward Future2024 年 9 月,Matthew Berman 用个人评分题目测试新推理模型预览版,考察回答的成功与失误。
21:21EN → 简体中文OpenAI o1 的 2024 年发布:推理基准与早期测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 o1-preview、o1-mini、OpenAI 报告的评估结果,以及他自己的早期编程实验。
19:38EN → 简体中文Reflection 70B:相互矛盾的结果与尚待解答的问题Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾自己早期的报道、独立评测,以及围绕 2024 年 9 月发布的模型出现的不同说法。
加载更多已显示 24 篇,共 226 篇









