最近更新的频道

点选即可只看该频道浏览全部频道 →

筛选结果

19 篇
排序
1:53EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年7月8日Anthropic 的 J-space 研究揭示了什么 AI 推理现象Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 讨论模型内部表征、干预和意识问题;研究本身也说明了重要的局限。Model InterpretabilityReasoning & test-time computeConsciousness & Intelligence
5 张幻灯片7:49EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年12月2日DeepSeek V3.2:推理、稀疏注意力与智能体训练Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 DeepSeek 在 2025 年 12 月发布的模型、基准结果,以及提升长上下文效率和工具使用能力的技术。Foundation ModelsOpen-weight modelsReasoning & test-time compute+2
6 张幻灯片13:53EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年10月10日微型递归模型与谜题基准比较的局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 研究一种在 ARC 和数独上报告强劲结果的小型递归网络,以及其实验设置的意义。AI researchBenchmarksReasoning & test-time compute+1
7 张幻灯片15:13EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年5月10日Absolute Zero:用自行生成的编程任务训练推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2025 年的论文:预训练语言模型利用可验证的反馈,自行提出并解决编程任务。Reinforcement LearningSynthetic dataReasoning & test-time compute+2
7 张幻灯片14:04EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年4月29日Qwen3:开放权重、可调整推理与工具使用Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年 4 月的 Qwen3 系列、其基准成绩、训练流程和本地演示。Open-weight models模型与训练Reasoning & test-time compute+2
4 张幻灯片19:06EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年4月25日睡眠时间计算:在提问前为 AI 准备上下文Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读一篇 2025 年论文,介绍如何将部分推理移到用户提问之前,以及实验发现的收益和局限。Reasoning & test-time computeAgent memoryAI cost & performance+2
7 张幻灯片15:15EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年4月19日OpenAI o3 与 o4-mini 的早期反响:工具使用、数学与错误Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 2025 年的演示和基准报告,从地点识别、编程到挑战乐观预期的简单错误。OpenAIBenchmarksReasoning & test-time compute+2
4 张幻灯片9:43EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月20日测试 Grok 3:游戏、推理与网络搜索Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 尝试一组观众建议的新提示,从贪吃蛇与 Flappy Bird 的混合游戏,到家庭逻辑题和超立方体可视化。评估Foundation ModelsReasoning & test-time compute+1
3 张幻灯片6:50EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年2月12日DeepScaleR:在竞赛数学中测试的小型推理模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾一个 1.5B 模型报告的基准结果,并在本地运行量化版本,测试一道 AIME 题目。Reinforcement LearningBenchmarksLocal inference+2
5 张幻灯片8:52EN → 简体中文
Matthew Berman· 2025年1月21日业界对 DeepSeek R1 于 2025 年发布的反应Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 DeepSeek R1 发布初期的反应,涉及开放权重推理模型、本地硬件、基准结果和 API 价格。Open-weight modelsReasoning & test-time computeBenchmarks+2
6 张幻灯片21:02EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年12月24日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。BenchmarksReasoning & test-time compute通用人工智能+2
9 张幻灯片24:08EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年12月12日Apollo 2024 年语言模型“策划”测试发现了什么Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读有关欺骗行为、隐瞒和隐藏能力的实验,并考察研究中设定的目标与沙箱限制。AI Safety评估AI Alignment+1
6 张幻灯片26:43EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年10月10日测试 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。评估Reasoning & test-time computeAI research+2
8 张幻灯片21:21EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年9月12日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。OpenAIReasoning & test-time computeBenchmarks+2
5 张幻灯片12:03EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年9月6日Reflection 70B:自我纠错的说法与 2024 年演示的局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评测一个经过训练、会生成反思步骤的模型。其最初的基准成绩后来难以由独立评估者复现。AI HistoryFoundation Models评估+2
5 张幻灯片12:17EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年8月7日测试 Gemini 1.5 Pro 的编程、推理、图像和视频能力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的一次非正式评测中比较标准版和实验版 Gemini,发现结果有好有坏,并反复出现输出错误。Gemini评估Multimodal AI+2
6 张幻灯片17:03EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年6月8日Qwen2 0.5B 与 72B:实际测试比较Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 2024 年的演示中,使用编程、算术和推理提示词测试 Qwen2 最小和最大的模型。Open-weight modelsBenchmarksLocal inference+2
5 张幻灯片14:04EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年12月15日2023 年的 Mistral Medium:API 定价与非正式模型测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 比较原始 Mistral Medium 原型、Mixtral 和 GPT-4,然后通过 API 测试编程、写作与推理。模型与训练BenchmarksAI cost & performance+2
3 张幻灯片9:46EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年7月17日Orca Mini V2 与 OpenOrca:2023 年的一次非正式模型对比Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 从编程、写作和推理方面测试两个受 Orca 启发的模型;提示词设置和主观评分都会影响结果。BenchmarksOpen-weight modelsReasoning & test-time compute+2