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Sean Moran
Sean Moran
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新系列文章认为贝叶斯、马尔可夫模型在意识问题上存在不足
一篇题为“第三层滞后:Sean Moran、贝叶斯网络、马尔可夫网络和逻辑规则无法让我们做什么”的新系列文章,探讨了传统人工智能概率模型(如贝叶斯网络和马尔可夫网络)的局限性。作者认为,这些依赖于固定规则和外部观察者视角的模型不足以理解涌现意识。相反,该系列文章提出了一个包含观察者动态状态的新数学框架,其灵感来源于 Roger Penrose 关于思维非算法性质的论述以及 Stuart Hameroff 关于意识的理论。
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新的PQO框架统一了用于LLM基础的ANN搜索方法
一篇新的研究论文提出了一个名为投影-量化-组织(PQO)的统一框架,用于理解和预测近似最近邻搜索中的方法。该框架根据三个核心设计选择对现有技术进行分类,包括用于大型语言模型检索增强生成的技术:投影放置、量化阈值和代码组织。研究强调,内存效率主要通过量化获得,并且代码质量随着可用监督的增加而显著提高。