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思考マシンラボは、AIモデルをより一貫性にすることを望んでいます

ソース: CoinWorld
Mira Muratiが率いるThinking Machines Labは、「LLM Reasoningにおける非皮膚主義の更新」というタイトルの最初の研究ブログの投稿を公開し、AIモデルのランダム性の根本原因を調査しました。研究者ホレスは、これを推論中のGPUコアのオーケストレーションに帰し、この層を制御することで決定論を強化できると指摘しています。繰り返し可能な応答は、強化学習とエンタープライズAIのカスタマイズを改善することができます。ラボは、「コネクショニズム」ブログシリーズを通じて研究結果を定期的に開示する予定です。 Muratiは、研究者とスタートアップのための製品についてまもなく登場することを示唆していますが、詳細は明らかにされていません。 120億ドルのスタートアップは、透明性を維持しながら、Core AIの課題に対応するように設計されています。
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