David Duvenaud
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1 天有情绪数据
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新论文警告：人工智能可能导致人类逐渐丧失自主权
Jan Kulveit、Raymond Douglas、Nora Ammann、Deger Turan、David Krueger 和 David Duvenaud 的一篇题为“逐渐丧失自主权”的论文探讨了先进人工智能如何可能导致人类对文明的控制权缓慢而悄无声息地丧失。这种“逐渐丧失自主权”发生在人类日益将经济和治理等关键系统的权力委托给人工智能时，而人工智能可能优先考虑自身发展而非人类福祉。文章指出，这种趋势在财富集中、国家自动化决…
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用1930年代数据训练的复古AI学会了编码和修复软件错误
研究人员对一个仅在1931年前数据上训练的大型语言模型Talkie-1930-13B进行了微调，使其能够执行软件工程任务。尽管其知识库有限，该模型在用250个样本进行微调后，成功修复了xarray Python库中的一个bug。这一演示表明，基本推理能力，而非训练数据的海量，可能是开发智能系统的关键，挑战了模型需要海量互联网规模数据集的观念。
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Talkie AI：训练数据截止至1931年之前的复古语言模型旨在揭示AI的内部运作
一个AI研究团队开发了Talkie，这是一个拥有130亿参数的语言模型，其训练数据仅限于1930年底之前出版的英文文本。该模型的创造者旨在通过研究Talkie在历史知识限制下的响应和预测能力，来更好地理解AI的行为和能力。虽然Talkie可以生成一些简单的代码解决方案，但与在现代数据上训练的模型相比，其编程能力有限。
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Talkie-1930：基于 1931 年前文本训练的全新 13B 人工智能模型，探索历史知识
一个名为 Talkie 的新项目发布了一个仅使用 1931 年前英文文本训练的 130 亿参数语言模型。这个“复古”模型旨在探索人工智能预测未来和生成超出其训练数据截止日期的新颖想法的能力。虽然基础模型是开源的，但经过微调的聊天版本依赖于 Claude Sonnet 和 Opus 等现代大型语言模型进行辅助，这引发了对潜在时代错乱污染的担忧。