熵与优雅:GPT正在解压的宇宙分形密码

在Sam Altman与Daniel Selsam的对话中,讨论了GPT-4.5实验背后的扩展法则。Daniel提出智能源于压缩,而宇宙的知识是一个可以不断挖掘的分形。这引发了一个问题:为什么训练更大的模型需要更长的时间却能得到更好的结果?通过压缩原理,AI能发现隐藏在数据中的稀有而有意义的模式,揭示出现实是递归可压缩的本质。

为什么说Scaling Law是宇宙的一种属性?

在Sam Altman与Daniel Selsam的对话中,讨论了GPT-4.5实验验证扩展法则的有效性。Daniel认为智能源于压缩,宇宙知识是可挖掘的分形。随着模型规模增加,能捕捉到更多稀疏但重要的概念,导致性能提升。这引发问题:为什么训练更大模型更有效?智能是否像宇宙一样无限复杂且可压缩?

RAG技术于视频文章生成及东方语种+汉语方言识别Dolphin实现思路解析

2025年4月3日,北京天气晴朗。《Large Language Models Pass the Turing Test》评测了四个系统的表现,发现添加人设提示可以显著提升AI模型被误认为人类的比例。关于RAG和语音识别技术,文章介绍了WIKIVIDEO视频文章生成方案及面向东方语言的Dolphin语音大模型开源方案。

RAG用于视频文章生成及东方语种及汉语方言识别Dolphin实现思路解析

今天是2025年4月3日,星期四,北京天气晴朗。文章介绍了关于大模型测试《Large Language Models Pass the Turing Test》,以及RAG用于视频文章生成的方案WIKIVIDEO和面向东方语言的语音识别开源方案Dolphin。

里程碑,GPT-4.5大模型正式通过图灵测试!

加州大学圣迭戈分校的研究学者首次提供了人工系统通过标准三方图灵测试的实证证据。GPT-4.5和LLaMa-3.1在相同提示下被判断为人类的比例分别为73%和56%,显著高于真实人类参与者被选中的比例,表明这些系统已经非常接近人类智能水平。

OpenAI 重磅升级 GPT-4o:指令更准、代码更强,超越 GPT-4.5?

最近,OpenAI 推出的新模型 GPT-4o 价格高昂且性能升级显著。相比之下,DeepSeek 和谷歌的模型则更加实惠。更新后的 GPT-4o 在性价比、直觉和创造力等方面表现突出,但仍存在编程能力方面的不足。