Os LLMs podem parecer raciocinar bem, mas um único token errado pode descarrilar toda a saída. O nosso novo trabalho mostra que a memorização a nível de token é uma causa chave de falha, especialmente sob mudança de distribuição. Apresentando: STIM 🔍🧠 🧵 #NLProc

Entusiasmado por estar a falar em Berkeley #SBC2025 #BASS2025 sobre a convergência de AI x Web3 e como poderíamos criar uma economia aberta e colaborativa para um futuro impulsionado por AI. O nosso responsável pelo produto de blockchain partilha a arquitetura técnica de como conseguimos fluxos de monetização on-chain para ativos de AI. @BerkeleyRDI @StanfordSBA

Hoje passei a defesa da minha tese! 😊 Tem sido uma jornada gratificante na @nlp_usc @CSatUSC. Muitos agradecimentos a @xiangrenNLP @robinomial @swabhz @avestime, e a todos que me apoiaram!

Estarei no @aclmeeting na próxima semana para apresentar este trabalho! 🇦🇹 Animado para conhecer velhos amigos e fazer novos. Vamos recuperar o atraso se você gosta de pensar mais sobre o futuro da PNL centrada no ser humano, personalização e interações multi-turno ou apenas quer obter 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? Analisamos os internos do modelo, descobrimos um mecanismo de indução de funções e encontramos que é amplamente reutilizado quando os modelos encontram surpresas durante o aprendizado em contexto. 🧵

A Plataforma de Serviços de Dados (DSP) está ATIVA! 🔆 Agora qualquer pessoa, em qualquer lugar do mundo, pode contribuir para o desenvolvimento de IA e ganhar recompensas reais pelo seu trabalho. 🔆 Mais de $450K em recompensas de $SAHARA + recompensas de parceiros disponíveis no primeiro dia! Comece hoje → #IAparaTODOS

Nós @Zai_org estamos entusiasmados 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: Nós treinamos um modelo de roubo rápido que obtém >3x precisão SoTA. O segredo é representar as saídas LLM *corretamente* 🚲 Demonstração/blog: 📄: 🤖: 🧑‍💻:

Aqui está uma palestra recente que dei recapitulando os últimos 6-12 meses de progresso em IA, por que é difícil obter modelos perfeitos, como os laboratórios provavelmente estão abordando a próxima fase de treinamento (para agentes) e outros detalhes interessantes no campo do raciocínio. Tópicos: 00:00 Introdução & o estado do raciocínio 05:50 Escalada de avaliações imperfeitas 09:18 Gargalos técnicos 13:02 Sycophancy 18:08 A Zona do Goldilocks 19:28 O que vem a seguir? (dica, planejamento) 26:40 Perguntas e Respostas YouTube etc nas respostas. Obrigado @corbtt e @OpenPipeAI por me receberem.

Os LLMs conseguem explicar adequadamente "Por que o céu é azul?"… para uma criança de 10 anos 👶🏽 em comparação com alguém com um doutorado em física 👩🏽‍🔬? No nosso artigo #ACL2025, avaliamos quão bem os LLMs conseguem adaptar suas explicações para diferentes pessoas.✍️ 🔗 🧵 (1/n)