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算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性

算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性(在新窗口打开)

Mila 和微软研究院等多家机构的一个联合研究团队却另辟蹊径,提出了一个不同的问题:如果环境从一开始就不会造成计算量的二次级增长呢?他们提出了一种新的范式,其中策略会在基于一个固定大小的状态上进行推理。他们将这样的策略命名为马尔可夫式思考机(Markovian Thinker)。

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微软警告:大模型ICL并非真正意义上的学习,你的AI Agent随时可能“失忆”

微软警告:大模型ICL并非真正意义上的学习,你的AI Agent随时可能“失忆”(在新窗口打开)

上下文学习”(In-Context Learning,ICL),是大模型不需要微调(fine-tuning),仅通过分析在提示词中给出的几个范例,就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了:您在提示词里扔进去几个例子,然后,哇!大模型似乎瞬间就学会了一项新技能,表现得像个天才。

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