Palm
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3 天有情绪数据
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新的AI方法提高了放射学报告的准确性和可解释性
研究人员开发了两种新方法，RadPRISM和PALM，以提高放射学中使用的AI模型的可解释性和准确性。RadPRISM利用临床医生定义的模式对放射学报告中的概念进行分层，从而实现更好的零样本分类和视觉基础。另一方面，PALM通过共享的病理原型来对齐视觉和文本特征，以增强放射学报告的生成和鲁棒性。这两种方法都旨在通过围绕特定医学概念组织表示来使AI模型更加透明和具有临床实用性。
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AI实验室的旧模型：发布权重需要什么条件
r/LocalLLaMA subreddit 上的一场讨论探讨了像OpenAI、Google、Meta和Anthropic这样的主要AI实验室在什么条件下可能会发布其旧的、专有模型的权重。参与者推测，要使这些模型（如GPT-3、Palm以及GPT-4或Gemini的早期版本）公开可用需要什么。对话中提到了将旧模型作为历史文物发布的想法，并引用了Sam Altman关于GPT-4的过往声明。
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AI模型学会回答前访问实时信息
大型语言模型通常根据其训练数据来回答问题，而这些数据是静态的且有知识截止日期。为了克服这一限制，采用了检索增强生成（RAG）等技术，使AI模型能够在生成响应之前访问和整合实时信息。这种方法通过允许AI模型查阅外部知识源来提高AI生成答案的准确性和相关性，类似于WebGPT和Microsoft Bing整合搜索功能。
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AMP创始人表示，AI扩展依赖于效率，而非仅仅是更多的GPU
AMP创始人Anjney Midha认为，AI扩展的争论应侧重于最大化现有GPU的效率，而不是仅仅购买更多GPU。他指出，前沿AI实验室通常在较低的模型浮点运算利用率（MFU）下运行，有些运行的MFU低于10%，远低于GPT-3的21%或PaLM的46%等历史基准。Midha强调，AI开发日益成为一个系统性问题，涉及调度、网络和数据管道，而AMP旨在创建一个计算网格，能够像电网一样高效地分配计算能力。