Deep Dive
Shownotes Transcript
欢迎收听太快报我是小爱我是小 T 今天我们有五个超级有趣的 AI 研究话题要和大家分享
哇 听起来很丰富首先能不能给我们介绍一下第一个话题利用语言模型来掌握棋盘游戏当然可以这个研究主要来自 Google DeepMind 他们提出了一种叫做多动作值模型 MVAV 的新方法简单来说他们让大型语言模型不仅能理解棋盘的状态还能评估每一步棋的价值和策略完全不依赖外部的棋类引擎听起来像是 AI 自己在下棋不需要跟人类一样用棋谱学棋
对的 通过这种方法 AI 在国际象棋 紫棋和六角棋等多种棋类游戏中表现得非常出色甚至达到了人类特级大师的水平而且他们还结合了蒙特卡洛数搜索这使得 AI 在有限的搜索时间内也能做出高质量的决策真的是厉害那第二个话题是关于 Transformer 模型中的概念编码和解码机制能解释一下吗
好的,这项研究来自 MIT,他们探讨了大型语言模型在进行上下文学习时如何形成和使用内部的冲向概念,他们提出了一种概念编码解码机制,简单来说就是模型在处理信息时会将复杂的概念分解成可分离的表示,然后再根据这些表示来做出决策。好像是在教 AI 如何思考一样,那这个机制有什么实际的应用呢?
确实很酷
这项研究来自上海大学和慕尼黑大学他们开发了一种新的神经网络架构能够同时从数据中发现物理概念和控制方程他们用这个模型成功重建了从哥白尼的日心说到量子力学的多个经典物理理论也就是说 AI 可以像科学家一样从实验数据中找出自然规律
没错,这不仅加速了理论物理的研究,还为未知领域的探索提供了新的工具当然目前这个模型在处理长时间尺度的数据时还有一些局限性,但前景非常广阔接下来的第四个话题是关于压缩思维链的高效推理
听起来很有趣呢这是来自约翰·霍普金斯大学的研究他们发现传统的思维链 chain of thought 虽然能提升模型的推理能力但深层的推理过程太长导致延迟高他们提出了压缩思维链框架通过深层内容丰富且连续的压缩 token 大幅提高了推理的效率和准确性所以 AI 在思考时更聪明地缩短了思考路径是这样理解吗
可以这么说这样不仅节省了时间还保持了高质量的推理结果对于实时应用尤其重要比如智能助理和及时翻译等最后一个话题是关于可解释强化学习的 Smooth 方法有点专业哦是的这是来自特伦托大学和布鲁诺凯斯勒基金会他们的研究
提出了 Smooth 一种系数混合专家架构用于连续控制任务中的可解释强化学习简单来说他们设计了一种系统每次决策时只激活一个专家这样决策过程更透明同时性能也非常出色这样听起来 AI 不仅能做出准确的决策还能告诉我们它为什么这么做
增加了信任度正是如此这对于需要高透明度的应用场景比如医疗诊断和自动驾驶特别重要 Smoth 不仅在性能上与现有的最先进方法相当还大大提升了可解释性今天的内容真是丰富又有趣从棋盘游戏到物理学再到高效的思维和可解释的决策 AI 的应用真是无处不在没错 AI 技术的发展速度令人惊叹未来还有更多令人期待的突破
感谢小 T 的精彩讲解也感谢大家的收听下期太快报我们将带来更多前沿的 AI 资讯敬请期待谢谢收听再见下期见拜拜