用Test Time換Training Time能讓LLM更強(qiáng)嗎？

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機(jī)器之心PRO · 會(huì)員通訊 Week 36—- 本周為您解讀 ③個(gè)值得細(xì)品的AI & Robotics業(yè)內(nèi)要事 —-
1. 用 Test Time 換 Training Time 能讓 LLM 更強(qiáng)嗎？
Self-Play 會(huì)是訓(xùn) LLM 的新熱點(diǎn)嗎？把預(yù)算投入 Inference 會(huì)比擴(kuò)大 LLM 參數(shù)更有效嗎？PRM 對(duì) Test-Time Compute 性?xún)r(jià)比影響多大？額外的 Inference Time 能幫 LLM 提升多少能力？Test-Time Compute 性?xún)r(jià)比還能再提高嗎？…
2. 最專(zhuān)業(yè)的法律 AI 應(yīng)用準(zhǔn)確率最高也只能到 65%？哪些場(chǎng)景下的法律 AI 是靠譜的？
為什么法律類(lèi) AI 應(yīng)更有前景？法律 AI 應(yīng)用的市場(chǎng)情況如何？在實(shí)際應(yīng)用中，法律 AI 主要聚焦于哪些工作場(chǎng)景？哪些場(chǎng)景下的法律 AI 是靠譜的？背后的技術(shù)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(fēng)投市場(chǎng)可能出現(xiàn) 5000 億到 6000 億美元的損失？風(fēng)投市場(chǎng)收縮到什么程度了？為什么 Josh Wolfe 認(rèn)為，從投資的角度

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