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Łukasz Kaiser
Łukasz Kaiser
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Pathway 的 BDH-CQ 模型设定了新的 ARC-AGI-1 成本效益前沿
Pathway 发布了 BDH-CQ，一个拥有 1.5 亿参数的后 Transformer 模型，在 ARC-AGI-1 基准测试中取得了 29.5% 的分数。据报道，该模型设定了新的成本效益前沿，计算出的每任务成本仅为 0.0007 美元。该架构利用了循环记忆和潜在推理，不同于传统的长 token 思维链。这一发展可能与预测的记忆效率架构突破有关，OpenAI 研究员 Lukasz Kaiser 作为投资者和顾问参与其中。
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Google 2017年的Transformer论文催生了现代LLM
开创性的2017年论文《Attention Is All You Need》引入了Transformer架构，这是现代大型语言模型（如ChatGPT）的基础。该架构通过使模型能够一次性处理整个文本并理解上下文，克服了逐字处理的局限性，从而彻底改变了AI。该论文的作者，八位Google研究人员，此后离开了公司创办了成功的AI初创公司，凸显了他们突破性研究的深远影响。