群体混淆智能（MMI）的概念代表了从传统的单一AI扩展向基于分布式、基于代理的系统的模型的转变，这些系统可以实时学习和适应。MMI的理念根植于具体化、边界智能、时间性和个体性的原则，倡导强调具有一定自主性和相...

据悉，最近发布的Stablecode 3B模型表现出色，其强大的性能超过了7B的CodeLlama模型。同时，该模型的尺寸足够小，能够在MacBook上本地运行，无需像7B模型一样需要大量的计算资源。这一模型的发布，标志着技术领域的...

这项研究介绍了一种使用降阶建模压缩大型语言模型的方法，可以显著减少内存和时间限制，而无需高端硬件。由于大型语言模型在自然语言处理中的应用越来越广泛，因此压缩这些模型以提高计算效率变得尤为重要。研究人员...

科学家们开发出一种新方法，使用生成扩散技术创建代理数据集，这种数据集具有更好的代表性和更多样化，同时需要的计算资源更少。这种方法可以通过在代理数据集中训练神经网络来提高模型的性能。这种方法可以降低计算...

在最新的研究中，科学家们介绍了一种名为LLM-FP4的新型方法，该方法能够通过在训练后将大型语言模型的权重和活动转换为4位浮点值，实现对其进行压缩。这种技术的创新之处在于，它不仅能够显著减少模型的存储需求，还...

OpenPipe是一种基于少数提示行为的模型简化工具。在当前的人工智能领域，模型的训练和部署往往需要大量的计算资源和时间，这对许多用户来说是一种负担。然而，OpenPipe的出现改变了这一状况。它通过利用少数提示行为...

对预训练的视觉模型进行特定任务的微调，通常需要大量额外的计算能力。然而，研究人员已经提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法，这种方法可以智能地选择模型中需要微调的部分，使用的额外设置要远少于其他方...

IBM近日发布了一系列混合专家模型（Mixture-of-Experts，MoE），并公开了它们的架构和部分代码。MoE模型是一种稀疏模型，意味着在不牺牲准确性的情况下，可以节省计算资源。然而，训练这种模型却颇具挑战性。这次IBM...