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🔮 细心的人工智能; 中国的法学硕士; 核聚变、电池、更年期++ #422

🔮 细心的人工智能; 中国的法学硕士; 核聚变、电池、更年期++ #422

嗨我 阿兹姆阿兹哈. 作为高速技术的全球专家,我就如何理解我们的高速未来向各国政府、一些世界上最大的公司和投资者提供建议。 每个星期天,在这份时事通讯中,我都会分享我对我认为你应该了解的发展的看法。

在今天的版本中:

  • 不那么健忘的人工智能;

  • 中国LLM生态系统分析;

  • 微软押注于核聚变。

🧬 感谢我们的赞助商 SynBioBeta,全球合成生物学会议.

大型语言模型 (LLM) 的上下文窗口正在迅速增长。 上下文窗口是 LLM 处理器可以响应的文本长度。 从某种意义上说,它就像是系统对给定分析或对话的“记忆”。

Anthropic 发布了新版本 他们的 LLM Claude 将其上下文窗口从 9,000 个令牌扩展到高达 100,000 个令牌。, 或大约 75,000 个单词。 大上下文窗口允许计算机分析非常长的对话或非常大、非常复杂的文档。 Claude 的新 100,000 代币容量意味着它可以轻松处理其全部 了不起的盖茨比并在 30 秒内回答相关问题。

这开辟了一系列非常有用的应用程序。 我发现 GPT-4 有 8,000 个代币的限制。 这使我无法分析超过 7,000 字的文档(而且大多数书籍章节都比这长)。 学术论文、法律、商业报告或小型数据库等有用的材料都在幸灾乐祸的范围内。 更长的上下文窗口也为更好地定制 LLM 提供了可能性。 100,000 个令牌的限制可以非常详细地存储个人的偏好,并允许他们参与相关且富有成效的对话。 最后,较长的窗口可能会降低某些迷宫的出现频率。

上下文窗口的 100k 限制? 从过去的计算机创新来看,这似乎不太可能。 从 1981 年到 2001 年,计算机上的平均 RAM 数量增加了大约五个数量级。 自 1997 年以来的 20 年里,Wi-Fi 芯片速度提高了 1000 多倍。 类似的模式表明未来有更大的环境窗口。 这可能意味着在非常长的研究项目中处理或产生连贯的输出。 想象一下。

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埃里克和我几周前共进晚餐,我开玩笑说我在谈论 AI 的潜在生产力时会太失控了。 越来越多的证据支持这种说法,即它提高了办公室工作人员的工作效率。 我们亲身经历过 电压 GPT-4 增强了我们的分析。

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📈 Chartback:创造性的 AI 景观

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