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精度与通用性不可兼得，北大华为理论证明低精度下scaling law难以实现
盲目追求低精度量化，最终会牺牲大模型的通用性和基本能力。
阅读全文 ：精度与通用性不可兼得，北大华为理论证明低精度下scaling law难以实现Karpathy后悔了：2015年就看到了语言模型的潜力，却搞了多年强化学习
结果他却后悔自己当初「搞了多年强化学习」。
阅读全文 ：Karpathy后悔了：2015年就看到了语言模型的潜力，却搞了多年强化学习NeurIPS 2024 | 自我纠错如何使OpenAI o1推理能力大大加强？北大、MIT团队给出理论解释
北大王奕森团队与MIT合作，从理论上分析了大语言模型自我纠错能力背后的工作机理。
阅读全文 ：NeurIPS 2024 | 自我纠错如何使OpenAI o1推理能力大大加强？北大、MIT团队给出理论解释怎样保证你不是AGI独裁者？马斯克为何退出OpenAI？早期邮件公开了
Elon Musk、Sam Altman、Ilya Sutskever 和 Greg Brockman 之间的往来邮件已经作为法庭诉讼程序的一部分公开。
阅读全文 ：怎样保证你不是AGI独裁者？马斯克为何退出OpenAI？早期邮件公开了NeurIPS 2024 | 无需训练，一个框架搞定开放式目标检测、实例分割
VL-SAM 也展现了强大的模型泛化能力。
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