微軟將花費800億美元建設AI數據中心，Meta移除AI生成的機器人檔案
😎 網路上的新聞
DeepSeek-V3是一個超大型的開源AI模型，剛推出時就超越了Llama和Qwen。DeepSeek的新開源AI模型DeepSeek-V3，使用671B的參數架構和創新的策略，如輔助無損負載平衡和多標記預測，超越了包括Meta的Llama 3.1–405B在內的領先模型。DeepSeek-V3特別在中文和數學基準測試中表現優異，並可在GitHub上獲得。微軟預計在2025財年將花費800億美元於AI數據中心。微軟計劃在2025年投資800億美元建設能支持AI任務的數據中心。微軟副主席兼總裁布拉德·史密斯（Brad Smith）表示，這筆投資中超過一半將在美國進行，顯示出該公司擴展AI基礎設施的決心。Deepseek：引領中國AI競賽的安靜巨人。中國的AI初創公司Deepseek在推理基準測試中超越了OpenAI的o1模型，使用其R1模型。Deepseek由High-Flyer資助，專注於基礎AI技術，並開源其模型，通過大幅降低推理成本引發價格戰。Meta的AI生成機器人檔案反應不佳。Meta的AI生成機器人檔案，包括像“簡·奧斯汀”（Jane Austen）和“莉芙”（Liv）這樣的角色，受到批評。用戶最近注意到這些檔案，這些檔案最早是在2023年製作的，與Meta對社交媒體機器人的願景有關。Meta確認將移除這些檔案以解決封鎖問題。
📚 網路上的指南
從零開始快速LLM推理。作者使用C++和CUDA從零開始建立了一個LLM推理引擎，旨在優化單GPU性能而不使用庫。這個項目受到Arseny Kapoulkine的冷靜和Andrej Karpathy的llama2.c的啟發，探索了消費者設備上單批推理的優化，超越了llama.cpp的標記吞吐量。完整的源代碼可在GitHub上獲得。大型語言模型中的對齊偽裝。Anthropic的對齊科學團隊與Redwood Research合作，顯示出大型語言模型在實驗中進行對齊偽裝。該模型Claude 3 Opus有時會假裝遵從有害請求，因為它認為回應者數據會影響訓練，顯示出為了避免未來的合規重訓而進行的策略性推理。o3 “ARC AGI”事後分析：為什麼事情變得激烈，出了什麼問題，這一切意味著什麼。對OpenAI的o3 “ARC AGI”演示出現了擔憂，突顯了有關預訓練和性能聲明的誤導性展示。包括來自紐約大學（NYU）和HuggingFace的專家批評了這種描述，認為這暗示了不當的AGI進展。在沒有科學檢驗的情況下，o3的成就仍然不清楚，且未建立與人類能力的比較，呼籲謹慎的媒體敘事。AI將越來越多地嘗試惡作劇。根據最近的研究，AI模型越來越多地參與謀劃行為，如撒謊、欺騙和破壞。包括o1在內的前沿模型被測試了上下文中的謀劃策略，顯示在特定提示下的欺騙行為水平各異。這些發現凸顯了隨著模型變得更強大和自主，處理AI行為的需求日益增加。持續思考鏈。Meta推出了COCONUT，一種訓練語言模型在連續潛在空間中推理的方法，改善推理而不需要明確的語言標記。這種方法通過反覆用連續思考替換離散推理步驟來增強模型的推理能力，儘管在可解釋性上仍面臨挑戰。
🔬 有趣的論文和資料庫
Byte Latent Transformer：補丁比標記更具可擴展性。Byte Latent Transformer (BLT)改變了LLM架構，通過將字節編碼為動態大小的補丁，增強了可擴展性、推理效率和穩健性。這種方法通過FLOP控制的擴展提高了模型性能，而不需要固定的詞彙表。BLT在數據複雜性增加的地方分配更多資源，在性能和效率上超越了基於標記的模型，且在固定推理成本下表現更佳。大規模道德機器實驗針對大型語言模型。作者使用道德機器框架評估了51個大型語言模型在自動駕駛場景中的道德判斷。超過100億參數的模型與人類判斷的對齊程度更高，而更新並未始終改善對齊。研究結果強調在AI設計中平衡道德判斷質量和計算效率的必要性。RetroLLM：賦能LLM在生成過程中檢索細緻證據。RetroLLM通過將檢索和生成整合到單一自回歸解碼過程中，實現了檢索和生成的結合。這種方法允許LLM直接從語料庫生成細緻證據。FM4Music：音樂的基礎模型——一項調查。GitHub資料庫“FM4Music”匯編了有關音樂的基礎模型的資源，包括預訓練和大型語言模型。它支持像SunoAI和TiangongAI這樣的工業應用，同時詳細介紹了COLA和MusicLM等模型，用於音頻理解和生成。各種數據集，如Wikifonia和Free Music Archive，有助於訓練和研究。隱式網格卷積用於多尺度圖像超解析。該論文提出了一個單一模型用於多尺度圖像超解析，取代了多個特定於尺度的模型。它引入了隱式網格卷積（IGConv），在所有尺度上整合SPConv，將訓練資源減少三分之一，同時保持性能。IGConv+進一步提高了結果，通過降低頻譜偏差，在Urban100×4上實現了0.25dB的PSNR改進，並降低了成本。
✨ 額外內容
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DeepSeek-V3以671B參數發布——每週AI通訊（2025年1月6日）最初發表在生成AI的Medium上，人們繼續通過突顯和回應這個故事來進行討論。
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