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Masa
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新的MASA方法重新构建稀疏注意力以提高LLM效率
一篇新论文提出将矩阵近似稀疏注意力（MASA）作为一种改进大型语言模型效率的新方法。作者认为，当前的稀疏注意力方法错误地将注意力矩阵视为值集，而非结构化矩阵。MASA将稀疏注意力重新构建为矩阵近似问题，旨在减少矩阵乘积中的近似误差。该方法可以集成到现有的稀疏注意力框架中，以提高准确性，而无需更改其核心内核或计算预算。
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新方法应对AI模型测试时适应挑战 · 跟踪2个来源
研究人员开发了机器学习模型测试时适应的新方法。第一种方法MASA使用多模态大型语言模型来锚定语义描述，有助于打破模型在适应不断变化的数据分布时出现的自我参照错误循环。第二种方法TestDG侧重于持续测试时适应，旨在使模型能够泛化到未来未见的领域，同时保留先前领域的知识。两种方法在相关基准测试中均显示出有希望的结果。
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Gary Marcus 质疑人工智能行业的投机性金融行为
Gary Marcus 批评生成式人工智能行业的金融行为，并将其与空头支票诈骗相提并论。他质疑当前投资策略的可持续性，特别是那些涉及利用公司股份来获取更多股份的做法，Masa 对 OpenAI 的操作就是一个例子。Marcus 认为，这些金融操作的投机性质引发了对该行业长期生存能力以及履行财务义务能力的担忧。