美國加州大學圣地亞哥分校（UCSD）發布了一項研究成果，宣稱首次提供了“人工智能系統能夠通過標準三方圖靈測試的實證證據”，證明大語言模型（LLM）通過了圖靈測試。其中，GPT-4.5被判斷為人類的比例高達73%，顯著高于真實人類參與者被選中的比例。圖靈測試由英國數學家和計算機科學家Alan Turing于1950年提出，他稱之為“模仿游戲”。圖靈設想，如果一名提問者在通過文本交流時無法區分對方是機器還是人類，那么這個機器可能具備類似人類的智能。在三方圖靈測試中，提問者需與一名人類和一臺機器進行對話，并準確
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大模型 圖靈測試 AI GPT LLaMa LLM
1? ?KG與LLM完美結合大語言模型（LLM）在各種應用領域中已經取得了顯著的成功，但是它常常無法捕捉和掌握最新的事實知識。而另一方面，知識圖（Knowledge Graph，簡稱：KG）則擁有豐富的專家知識和事實知識，但它很難以構建，又又不足以處理現實世界知識圖譜的動態變化性質和因果推論功能等。因此，自然而然地將KG 和LLM結合起來，各自發揮優勢，相輔相成，締造完美組合。2? ?KG協助LLM：降低LLM幻覺大家都知道，LLM 常有幻覺（Hallucinati
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202503 LLM 行業KG 知識圖
2月28日消息，美國時間周四，OpenAI宣布推出GPT-4.5，這是其最新、最強大的大語言模型（LLM）的研究預覽版，專為聊天應用設計。不過，這也是OpenAI迄今為止最昂貴的模型。不過，GPT-4.5仍然是一款傳統的大型語言模型，而非“推理模型”。此前，OpenAI、DeepSeek、Anthropic等公司都推出了推理模型，這些模型能夠生成“思維鏈”或類似意識流的文本，通過反思自身的假設和結論，嘗試在向用戶提供響應或輸出之前捕捉錯誤。盡管如此，OpenAI聯合創始人兼首席執行官山姆·奧特曼（Sam
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作者：Arm 基礎設施事業部軟件工程師 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技領域發揮關鍵作用，許多企業已經開始將大語言模型 (LLM) 集成到云端和邊緣側的應用中。生成式 AI 的引入也使得許多框架和庫得以發展。其中，PyTorch 作為熱門的深度學習框架尤為突出，許多企業均會選擇其作為開發 AI 應用的庫。通過部署 Arm Kleidi 技術 ，Arm 正在努力優化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架構的處理器上運行 LLM 的性能
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工業物聯網領域的全球供應商研華科技近日公布，其自主研發的“AIR-520本地大型語言模型（LLM）邊緣AI服務器”榮獲“第33屆臺灣精品獎”銀獎！今年，研華有六款產品獲得了中國臺灣精品獎，其中兩款獲得了享有盛譽的銀獎。這一出色的成績凸顯了業界對研華智能系統和嵌入式平臺在工業物聯網領域的認可。研華表示將繼續整合人工智能驅動的行業解決方案和領域專業知識，加速數字化轉型，為客戶推動工業智能的發展。研華嵌入式物聯網集團總經理張家豪強調，研華作為一家跨越邊緣計算、物聯網系統軟件和垂直行業解決方案的多元化工業物聯網企
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新聞重點：●? ?在Arm CPU上運行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側的性能均得到顯著提升，這為未來AI工作負載提供了強大支持●? ?Meta與Arm的合作加快了用例的創新速度，例如個性化的端側推薦以及日常任務自動化等●? ?Arm十年來始終積極投資AI領域，并廣泛開展開源合作，為?1B?至?90B?的?LLM?實現在?Arm?計算平臺上無縫運行人
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自主移動機器人(AMR)可幫助制造商提高生產效率、增強安全性并節省大量成本，因而在各行各業得到廣泛應用。2022年全球AMR市場規模為86.5億美元，預計2022年至2028年間的復合年增長率(CAGR)將達到18.3%。進入工業5.0時代，人類將與人工智能(AI)機器人協同工作，機器人輔助而非取代人類。愿景固然美好，但要實現這一目標，AMR必須克服重重挑戰，集成各種傳感器以及新興的傳感器融合技術將為此提供助益。AMR采用過程中所面臨的挑戰AMR普及的一大難題是其在多種不同應用和環境中的適應性。AMR已廣
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ChatGPT和GPT-4等大型語言模型 (LLM) 已成為提高工作效率和更好地理解各種主題不可或缺的工具。從教育到軟件開發，再到內容寫作，LLM在眾多領域嶄露頭角，它們在提煉和生成供人類使用的信息方面有著近乎神奇的能力。不過，盡管LLM的能力令人印象深刻，但它們在提供準確答案或執行需要精確知識的特定任務時，卻常常比較吃力。例如，對于復雜的數學問題或者晦澀難懂的題目，往往會給出錯誤或不夠充分的答案。出現這些局限性的主要原因是，LLM通常是使用過時的數據進行訓練，以預測句子中下一個在統計
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多年來，英偉達在許多機器學習基準測試中占據主導地位，現在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學習的奧林匹克”的人工智能基準測試套件，已經發布了一套新的訓練測試，以幫助在競爭計算機系統之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調，該過程采用現有的訓練模型，并用專業知識對其進行更多訓練，使其適合特定目的。另一個是圖神經網絡，一種機器學習，一些文獻數據庫背后的一種機器學習，金融系統中的欺詐檢測，以及社交網絡。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
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IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯合發布全球首個單體稠密萬億參數語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級的 52B 版本，千億級的 102B 版本共同構成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預測等技術，Tele-FLM 系列模型僅使用了業界普通訓練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺 A800 服務器，用 4 個月完成 3 個模型總計 2.3T tokens 的訓練。模型訓練全程做到了零調整零重試
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1 前言在前一期里，介紹過大語言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)機制。本期就來繼續擴大，介紹大名鼎鼎的轉換器(Transformer)模型。其中，要特別闡述：為什么當今主流LLM都采用<僅譯碼器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」這篇論文中提出了經典的Transformer架構，它內含編碼器(Encoder)和譯碼器(Decoder)兩部分。后來，自從GPT-2之后，整個
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202406 LLM
近年來，人工智能發展迅速，尤其是像 ChatGPT 這樣的基礎大模型，在對話、上下文理解和代碼生成等方面表現出色，能夠為多種任務提供解決方案。但在特定領域任務上，由于專業數據的缺乏和可能的計算錯誤，它們的表現并不理想。同時，雖然已有一些專門針對特定任務的 AI 模型和系統表現良好，但它們往往不易與基礎大模型集成。為了解決這些重要問題，TaskMatrix.AI 破繭而出、應運而生，這是由微軟（Microsoft）設計發布的新型 AI 生態系統。其核心技術近期在《科學》合作期刊 Inte
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AI LLM
1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態模型》里，已經介紹過了：CLIP 的核心設計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
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ChatGPT 的發布是語言大模型（LLM）發展史的轉折點，它讓人們意識到 LLM 的潛力，并引發了 “AI 競賽”，世界上主要人工智能實驗室和初創公司都參與其中。在這之后，基于 LLM 的聊天機器人層出不窮。1語言模型簡單來說，語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應用十分廣泛，例如，可以用語言模型進行情感分析、標記有害內容、回答問題、概述文檔等等。但理論上，語言模型的潛力遠超以上常見任務。想象你有一個完備的語言模型，可生成任意類型的文本，并且人們還無法辨別這些內容是否由計算機生成，那么我們就可以使其完成
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