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🧮 大模型数学能力测试引发关注:多个主流大模型在回答简单数学问题时出错,引发对AI常识理解能力的质疑。国产模型表现不一,专家指出可能与tokenizer影响有关。 📊 微软SPREADSHEETLLM提升Excel处理能力:通过创新的SheetCompressor编码框架和Chain of Spreadsheet方法,大幅提高了大模型处理电子表格的准确性和效率。 🤖 DeepMind专家指出机器学习进展缓慢:机器人科学家Alex Irpan强调,现实世界的复杂性是机器人技术和AI发展的主要瓶颈。 📱 旧设备焕发新生运行AI模型:创新技术方案利用Cake框架,将老旧iPhone、iPad和MacBook组合成异构集群,实现大模型的分布式推理。 👁️ 智源研究院推出无编码器视觉语言模型EVE:新模型解决了视觉归纳偏置和部署效率问题,在多个基准测试中表现出色。 🧠 微软等研究团队提出因果推理新方法:通过公理训练学习因果推理,增强大语言模型的推理能力,有望在多个领域产生广泛应用。 💻 Spectral Compute推出SCALE工具:旨在实现AMD显卡直接运行CUDA程序,为打破GPU市场垄断提供新可能,但仍面临功能限制和法律风险。
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