NYU 等研究团队发现 AI 文本难读的六种语言模式,指向后训练成因
纽约大学与得克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队分析了 14 个语言模型生成的 120 段对话、45 次编码会话和 980 篇议论文,总结出让 AI 文本难读的六种语言模式,包括生僻词组搭配、句子成分远离、名词堆叠、名词动用等。
纽约大学与得克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队分析了 14 个语言模型生成的 120 段对话、45 次编码会话和 980 篇议论文,总结出让 AI 文本难读的六种语言模式,包括生僻词组搭配、句子成分远离、名词堆叠、名词动用等。
Microsoft Research 的 Xinzhi Zhang 与合作者 Zhao Song 证明 1995 年提出的 Kannan–Lovász–Simonovits(KLS)猜想,表明对数凸分布的最佳平切与任意形状切口的差距以一个通用常数为界,与维度无关。
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Berkeley AI Research 发布对并行推理领域的综述与分析,重点探讨自适应并行推理,即让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程及如何协调。