Os LLMs podem parecer raciocinar bem, mas um único token errado pode inviabilizar toda a saída. Nosso novo trabalho mostra que a memorização no nível do token é uma das principais causas de falha, especialmente sob mudança de distribuição. Apresentando: STIM 🔍🧠 🧵 #NLProc

Animado para falar no Berkeley #SBC2025 #BASS2025 sobre a convergência de IA x Web3 e como podemos criar uma economia aberta e colaborativa para um futuro orientado por IA. Nosso líder de produto blockchain compartilha a arquitetura tecnológica de como alcançamos fluxos de monetização on-chain para ativos de IA. @BerkeleyRDI @StanfordSBA

Passei na defesa da minha tese hoje! 😊 Tem sido uma jornada gratificante na @nlp_usc @CSatUSC. Muito obrigado a @xiangrenNLP @robinomial @swabhz @avestime e a todos que me apoiaram!

Estarei no @aclmeeting na próxima semana para apresentar este trabalho! 🇦🇹 Animado para encontrar velhos amigos e fazer novos. Vamos conversar se você gosta de pensar mais sobre o futuro da PNL centrada no ser humano, personalização e interações de vários turnos ou apenas quer tomar um bom café ☕️ vienense

1+1=3 2+2=5 3+3=? Muitos modelos de linguagem (por exemplo, Llama 3 8B, Mistral v0.1 7B) responderão 7. Mas por quê? Investigamos os componentes internos do modelo, descobrimos um mecanismo de indução de função e descobrimos que ele é amplamente reutilizado quando os modelos encontram surpresas durante o aprendizado no contexto. 🧵

A Plataforma de Serviços de Dados (DSP) está AO VIVO! 🔆 Agora, qualquer pessoa, em qualquer lugar do mundo, pode contribuir para o desenvolvimento da IA e ganhar recompensas reais por seu trabalho. 🔆 US$ 450 mil + em $SAHARA + recompensas de parceiros disponíveis no primeiro dia! Comece hoje → #AIforALL

Estamos entusiasmados @Zai_org com o GLM-4.1V-9B-Thinking de código aberto, um VLM que pode pensar com CoTs longos. SoTA em VLMs <10B, comparável ao Qwen-2.5-VL-72B em 18 tarefas. Um RL para governar todos eles! Detalhes - Relatório técnico: -Código:

Eu não acreditei quando vi pela primeira vez, mas: Treinamos um modelo de roubo de prompt que obtém precisão SoTA de >3x. O segredo é representar as saídas do LLM *corretamente* 🚲 Demonstração/blog: 📄: 🤖: 🧑‍💻:

Aqui está uma palestra recente que dei recapitulando os últimos 6 a 12 meses de progresso da IA, por que é difícil obter modelos perfeitos, como os laboratórios provavelmente estão se aproximando da próxima fase de treinamento (para agentes) e outros detalhes interessantes em todo o cenário de raciocínio. Tópicos: 00:00 Introdução e o estado do raciocínio 05:50 Avaliações imperfeitas de hillclimbing 09:18 Gargalos técnicos 13:02 Bajulação 18:08 A Zona Cachinhos Dourados 19:28 O que vem a seguir? (dica, planejamento) 26:40 Perguntas e respostas YouTube etc em respostas. Obrigado @corbtt e @OpenPipeAI por me receber.

Os LLMs podem explicar adequadamente "Por que o céu é azul?" … para uma criança de 10 anos 👶🏽 vs. alguém com doutorado em física 👩🏽 🔬? Em nosso artigo #ACL2025, avaliamos o quão bem os LLMs podem adaptar suas explicações a pessoas diferentes. ✍️ 🔗 🧵 (1/n)