标签：深度学习
合成数据与智能未来：深度学习的演进与挑战
在2024年Neurips大会上，Ilya探讨了深度学习的未来，预测预训练将因计算力与数据的不平衡发展而终结，并提出了智能代理、合成数据和推理优化等方向。本文将结...
Scaling Law的终结与AI推理能力的未来
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上提出，预训练模式已接近极限，并预测未来超级智能系统将具备三个关键特征。他回顾了深度学习的“10层假说”和自回归模型的...
智能体时代的未来：从理论到实践的跨越
本文探讨了智能体在AI领域的发展前景，结合Ilya在NeurIPS会议上的演讲，分析了深度学习的关键理念与未来方向，包括智能体的应用、合成数据的发展以及推理时间...
智能代理的未来：从深度学习到超级智能的演进
Ilya在2024年Neurips大会上探讨了深度学习的演进，预测预训练将因计算力与数据的不平衡发展而终结，并提出了智能代理、合成数据和推理时计算优化等未来发展方...
预训练模式的终结与AI推理能力的未来
Ilya Sutskever在2024年NeurIPS会议上预言预训练模式已走到尽头，并提出未来超级智能系统的三大关键特征。本文将探讨预训练模式的局限性，AI推理能力的突破，...
Ilya Neurips 2024演讲：预训练的终结与智能代理的未来
Ilya在2024年Neurips大会上发表演讲，探讨了深度学习的演进、预训练的终结、未来发展方向以及对超级智能的思考。他预测预训练将因计算力与数据的不平衡发展而...
从预训练到超级智能：深度学习的未来与合成数据的崛起
Ilya Sutskever在NeurIPS 2024的演讲中预测了人工智能的未来方向，强调预训练时代的结束和超级智能时代的到来。他指出，Agent系统和合成数据将成为AI发展的核...
推理时计算：AI未来突破的关键方向
Ilya Sutskever在NeurIPS 2024宣布“预训练时代”即将终结，AI未来的突破方向将是智能体、合成数据和推理时计算。本文探讨了推理时计算的重要性、技术实现及其...
DeepSeek-R1模型引领水务行业智能化转型
山科智能积极推动水务行业的智能化转型，自2024年二季度起将大语言模型接入自主研发AI平台，并成功部署DeepSeek系列模型。DeepSeek大模型在自然语言处理和深...
大模型自发模拟概念：ICML 24揭示语言与世界的深层理解
MIT的研究发现，大模型能够自发模拟概念，从而更深入地理解语言和世界。这项研究由MIT计算机与人工智能实验室的Charles Jin和Martin Rinard教授完成，已被ICM...
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