Большие языковые модели могут казаться способными к рассуждению, но один неверный токен может полностью испортить вывод. Наша новая работа показывает, что запоминание на уровне токенов является ключевой причиной неудач, особенно при изменении распределения. Представляем: STIM 🔍🧠 🧵 #NLProc

В восторге от того, что буду выступать в Беркли #SBC2025 #BASS2025 о слиянии ИИ и Web3 и о том, как мы можем создать открытую, совместную экономику для будущего, управляемого ИИ. Наш руководитель продукта блокчейна делится технической архитектурой того, как мы достигаем потоков монетизации на блокчейне для активов ИИ. @BerkeleyRDI @StanfordSBA

Сегодня я защитил свою диссертацию! 😊 Это было увлекательное путешествие в @nlp_usc @CSatUSC. Огромное спасибо @xiangrenNLP @robinomial @swabhz @avestime и всем, кто меня поддерживал!

Я буду на @aclmeeting на следующей неделе, чтобы представить эту работу! 🇦🇹 С нетерпением жду встречи со старыми друзьями и заведения новых. Давайте пообщаемся, если вам интересно подумать о будущем человеко-ориентированного NLP, персонализации и многопользовательских взаимодействиях, или просто хотите выпить хороший венский кофе ☕️

1+1=3 2+2=5 3+3=? Многие языковые модели (например, Llama 3 8B, Mistral v0.1 7B) ответят 7. Но почему? Мы углубляемся в внутренности модели, раскрываем механизм индукции функций и обнаруживаем, что он широко используется, когда модели сталкиваются с неожиданностями во время обучения в контексте. 🧵

Платформа услуг данных (DSP) запущена! 🔆 Теперь любой, где бы он ни находился в мире, может внести свой вклад в развитие ИИ и заработать реальные вознаграждения за свою работу. 🔆 Более $450K в $SAHARA + партнерские вознаграждения доступны с первого дня! Начните сегодня → #ИИдляВСЕХ

Мы @Zai_org в восторге от GLM-4.1V-9B-Thinking с открытым исходным кодом, VLM, который может думать с длинными CoT. SoTA в <10B VLM, сравнима с Qwen-2.5-VL-72B в 18 задачах. Один РС будет править ими всеми! Подробности - Технический отчет: -Код:

Не поверил, когда впервые увидел, но: Мы обучили модель быстрого воровства, которая получает точность SoTA в >3 раза. Секрет в том, чтобы *правильно* представить результаты LLM 🚲 Демо/блог: 📄: 🤖: 🧑‍💻:

Вот недавняя лекция, которую я провел, подводя итоги прогресса в области ИИ за последние 6-12 месяцев, объясняя, почему добиться идеальных моделей сложно, как лаборатории, вероятно, подходят к следующему этапу обучения (для агентов) и другие интересные моменты в области рассуждений. Темы: 00:00 Введение и состояние рассуждений 05:50 Подъем по холму с несовершенными оценками 09:18 Технические узкие места 13:02 Льстивость 18:08 Зона Златовласки 19:28 Что будет дальше? (подсказка, планирование) 26:40 Вопросы и ответы YouTube и т.д. в ответах. Спасибо @corbtt и @OpenPipeAI за то, что пригласили меня.

Могут ли LLMs адекватно объяснить "Почему небо голубое?" …10-летнему ребенку 👶🏽 по сравнению с человеком, имеющим степень PhD в физике 👩🏽‍🔬? В нашей статье #ACL2025 мы оцениваем, насколько хорошо LLMs могут адаптировать свои объяснения для разных людей.✍️ 🔗 🧵 (1/n)