アダム、アダム、誰がf.。kはアダムですか?

この論文は大胆な主張をしています! モデルアーキテクチャの発見のためのAlphaGoの瞬間 研究者らは、完全に自動化されたニューラルアーキテクチャの革新を可能にする、AI研究のための最初の人工スーパーインテリジェンス(ASI4AI)であるASI-Archを紹介します。 人間が設計した検索スペースはありません。ループには人間がいない。 🔍 ASI-Arch の主なブレークスルー: - 自律的なコード生成とトレーニング - 1,773回の実験を実施(20K+ GPU時間) - 106の新しいSOTA線形アテンションアーキテクチャが発見されました - 科学的発見のためのスケーリング法則を発表

⏱️AI により検証プロセスが容易になり、モデルは数分で証明を検証します。 💻 現在、@prfsanjeevarora、@chijinML、@danqi_chen、@PrincetonPLI は、以前のどのモデルよりも効率的で正確なモデルである Goedel Prover V2 をリリースしました。 👉

Deep Think を備えた Gemini の高度なバージョンが、国際数学オリンピックで正式に金メダルレベルのパフォーマンスを達成しました。🥇 代数、組み合わせ論、幾何学、数論を含む非常に難しい問題の⃣ 6️を解きました5️。その方法🧵は次のとおりです

BatchNormが #ICML2025 でTest-of-Time Awardを受賞!🎉 BatchNorm は、学習を遅くし、学習率を制限し、ディープネットワークのトレーニングを困難にする内部共変量シフトに対処することで、ディープラーニングに革命をもたらしました。 各ミニバッチ内の入力を正規化することで、BatchNorm は学習を大幅に安定させ、加速しました。これにより、学習率が向上し、勾配フローが改善され、ResNetのようなはるかに深いアーキテクチャへの道が開かれました。 BatchNorm は、内部共変量シフトを減らすだけでなく、最適化の状況を滑らかにし、モデルの一般化を改善するため、最新のニューラル ネットワーク トレーニングの基礎となっています。 非常に当然、@Sergey_xai、そして@ChrSzegedyです!

#ICML2025 テストオブタイム賞

新しい@Scale_AIペーパー!🌟 RLで訓練されたLLMは、報酬ハックを悪用できますが、CoTでこれについて言及することはできません。私たちは、アルゴリズム・ファインチューニング(VFT)を導入し、モデルが報酬ハッキングをしているときにそれを言うように教えることで、検出されないハッキングの割合を劇的に減少させました(ベースラインの88%に対して6%)。

ある男が、LLMトレーニングのためにロンドン1800年から1850年までの50冊の本のデータセットを作成しました。 現代の偏見はありません。それで何が訓練できるかを見るのは、実際には超クールです!

Parは、線形型と完全双対性を備えた、表現力豊かで並行的なトータル*言語です。 Linear LogicとSession TypesをベースとしたParは、機能的な機能と命令型の両方の機能をシームレスに統合しています

:)の上にのせたメロンサイズのさくらんぼ