tag: Large Language Models

Allen Institute for AI เปิดตัว Olmo-core 3 เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สเจนเนอเรชันใหม่ที่รองรับการฝึกโมเดล Mixture-of-Experts (MoE) ขนาดใหญ่ระดับล้านล้านพารามิเตอร์ พร้อมประสิทธิภาพ throughput ที่สูงกว่าเดิมถึง 2.7 เท่า

เจาะลึก 5 หลักสูตรฟรีครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐาน LLM, RAG ไปจนถึง MLOps เพื่อพัฒนาทักษะวิศวกร AI และ Machine Learning ที่ตลาดต้องการ

นักวิจัยเปิดตัวเทคนิค Quantization-Aware Healing (QAH) ที่ช่วยฟื้นฟูประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลังการบีบอัด ทำให้โมเดลขนาด 4-bit มีความแม่นยำสูงกว่าโมเดลต้นฉบับ 16-bit ในขณะที่ประหยัดทรัพยากรมากกว่าเดิม

การศึกษาเชิงทฤษฎีพบว่า AI ช่วยประหยัดเวลาจนทำให้นักวิจัยหันไปทุ่มเทกับการเริ่มโครงการใหม่แทนการขัดเกลาโครงการเดิม ส่งผลให้คุณภาพงานวิจัยเฉลี่ยลดลงในหลายสถานการณ์จำลอง

งานวิจัยใหม่พบว่าการฝึกแชทบอทไม่ให้อ้างว่ามีจิตวิญญาณ ส่งผลกระทบต่อเนื่องไปยังทัศนคติของ AI ในเรื่องสิทธิสัตว์และความเชื่อทางศาสนาอย่างมีนัยสำคัญ

งานวิจัยใหม่ชี้ให้เห็นว่าข้อผิดพลาดทางข้อเท็จจริงใน LLMs ระดับแนวหน้าส่วนใหญ่ไม่ได้เกิดจากการขาดความรู้ แต่เกิดจากความไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ในพารามิเตอร์แล้วได้

นักวิจัยเปิดตัว Science One Framework เพื่อแก้ปัญหาการหลอนข้อมูลในงานวิจัยอัตโนมัติของ AI โดยใช้ระบบตรวจสอบห่วงโซ่หลักฐาน (CoE) ที่ยืนยันความถูกต้องของข้อมูลอ้างอิงและผลการทดลองได้ 100%

กระทรวงทหารเรือสหรัฐฯ ประกาศยุทธศาสตร์ AI-first มุ่งเน้นการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่บนเรือรบและตั้งสภาสงคราม AI โดยชี้ว่าความล่าช้าในการพัฒนาเทคโนโลยีมีความเสี่ยงร้ายแรงกว่าระบบที่ยังไม่สมบูรณ์

นักวิจัยใช้โปรเจกต์ AgenticSTS แทนที่ Chat Log แบบเดิมด้วยหน่วยความจำ 5 ชั้น ช่วยควบคุมขนาด Prompt ให้คงที่และเพิ่มอัตราการชนะในเกม Slay the Spire 2 ได้อย่างมีนัยสำคัญ