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原標題:用Test Time換Training Time能讓LLM更強嗎?
關鍵字:解讀,模型,測試,研究者,能力
文章來源:機器之心
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內容摘要:
機器之心PRO · 會員通訊 Week 36—- 本周為您解讀 ③個值得細品的AI & Robotics業內要事 —-
1. 用 Test Time 換 Training Time 能讓 LLM 更強嗎?
Self-Play 會是訓 LLM 的新熱點嗎?把預算投入 Inference 會比擴大 LLM 參數更有效嗎?PRM 對 Test-Time Compute 性價比影響多大?額外的 Inference Time 能幫 LLM 提升多少能力?Test-Time Compute 性價比還能再提高嗎?…
2. 最專業的法律 AI 應用準確率最高也只能到 65%?哪些場景下的法律 AI 是靠譜的?
為什么法律類 AI 應更有前景?法律 AI 應用的市場情況如何?在實際應用中,法律 AI 主要聚焦于哪些工作場景?哪些場景下的法律 AI 是靠譜的?背后的技術原理是什么?…
3. Josh Wolfe 的投資洞察:如何看待 AI 公司的高估值情況?
風投市場可能出現 5000 億到 6000 億美元的損失?風投市場收縮到什么程度了?為什么 Josh Wolfe 認為,從投資的角度
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