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苹果的论文前沿信息_青苹果yy6080万达电视(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

苹果的论文

苹果一篇论文把大模型圈子得罪了！“踩着”OpenAI、Meta 大模型上位，Gary Marcus：早就说大模型不会推理！苹果公司六位勇于挑战主流思潮的 AI 研究人员 Iman Mirzadeh、Keivan Alizadeh、Hooman Shahrokhi、Oncel Tuzel、Samy Bengio 和 Mehrdad Farajtabar，近日发表了一篇关于LLM的精彩论文。网页链接

【苹果新论文证明LLM大模型存在缺陷！没有进行真正的逻辑推理】近日，苹果公司的AI研究团队发表了一篇题为“Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的论文，揭示了大型语言模型（LLM）在数学推理方面的显著局限性。在论文中，研究人员通过一个简单的数学问题证明了这一点。他们提出了一个关于采摘猕猴桃的问题：奥利弗在周五挑选了 44 个猕猴桃，然后他在周六挑选 58 个猕猴桃，周日，他采摘的猕猴桃数量是周五的两倍。奥利弗有多少个猕猴桃？此时，LLM能够正确地计算出答案。但是，一旦问题中加入了无关的细节，如“其中5个奇异果比平均小”，模型便给出了错误的答案。研究人员进一步对数百个类似的问题进行了修改，发现几乎所有问题的修改都导致了LLM回答成功率的大幅降低。这一发现表明，LLM并未真正理解数学问题，而是更多地依赖于训练数据中的模式进行预测。当需要进行真正的逻辑推理时，这些模型往往无法产生合理的结果。

【AI 推理能力大“翻车”！苹果最新论文：LLM只是复杂的模式匹配，而不是真正的逻辑推理】苹果的研究员 Mehrdad Farajtabar 等人最近发表了一篇论文，对大型语言模型 (LLM) 的推理能力提出了尖锐的质疑，他认为，LLM 的“推理” 能力，其实只是复杂的模式匹配，不堪一击！

【每日大模型论文】苹果团队推出多模态大语言模型 MM1.5 在这项工作中，苹果团队推出了一个全新的多模态大语言模型（MLLM）系列——MM1.5，旨在增强对文本丰富的图像的理解、视觉指代和接地，以及多图像推理的能力。在 MM1 架构的基础上，MM1.5 采用了以数据为中心的模型训练方法，在整个模型训练生命周期中系统地探索各种数据混合物的影响。其中包括用于持续预训练的高质量 OCR 数据和合成字幕，以及用于监督微调的优化视觉指令微调数据混合物。他们的模型参数范围从 1B 到 30B，包括稠密型和混合专家型（MoE）变体，并证明了精心的数据整理和训练策略即使在小范围内也能产生强大的性能（1B 和 3B）。此外，他们还介绍了两个专门的变体：MM1.5-Video 专为视频理解而设计，MM1.5-UI 专为移动 UI 理解而定制。通过广泛的实证研究和分析，他们详细了解了最终设计所依据的训练过程和决策，为未来的 MLLM 开发研究提供了经验。 #知识分享# #大模型# #论文#

法硕读研日常｜职业规划心得｜苹果修图技巧 - 𐟌𑣀非法本法硕的职业规划】选导师：初试成绩出来后，如果排名在招生名额内，赶紧联系心仪的导师吧！等复试结束或学校发通知再联系，好导师可能就被其他同学抢光了。导师的研究方向基本决定你毕业论文的方向。职业规划：打算读博的同学，导师对你的学术要求会很高，比如要求发表两篇论文。如果毕业后打算考公务员或做律师，提前跟导师沟通，他们会帮你找实习律所或政府部门。非法本法硕的同学一般不读博士，所以导师对学术要求不高，顺利完成毕业论文就好。学习计划：非法本法硕的同学基础较薄弱，建议读研期间好好学习，同时一定要通过法考，对毕业找工作帮助很大。有问题主动找导师沟通，导师很忙的，所以我们要主动说哦！ 𐟓𘣀苹果修图技巧】喜欢透亮、浅色调图片的朋友，可以试试苹果相机自带的修图功能：曝光：20➕ 鲜明：100 高光：-20➖ 阴影：50➕ 对比度：-20➖ 亮度：30➕ 黑点：20➕ 饱和度：50➕ 色温：-20➖ 色调：20➕ 锐度：30➕ 清晰度：20➕ 𐟒„【大学生早课妆】我一般上课会带眼镜𐟑“，所以有课的话只会画一个淡淡的妆。最快的方法是涂一个紫苏隔离➕ysl的气垫➕阿玛尼的唇釉。德妃紫苏隔离可以提亮肤色，使用感还不错。强烈建议用唇刷涂唇釉，薄薄的一层就好了，提升气色。 𐟒죀一些碎碎念】爱美的姐妹们千万别错过某免的周年活动呀！我看了一下雅xxx沁水只要210，而我前几天刚找代G买的280，大冤种就是我本人。 𐟥𐤻Š天的分享就到这里～后面会讲一些关于竞选班委、入dang、和导师的沟通、以及读研期间做副业的方法，欢迎大家找我玩呀！

熬夜写论文必备！这款眼霜让你告别熊猫眼期末月来了，被遣返回家后，很多课程的期末考试都变成了写论文。到今天为止，我已经写了3、4万字了𐟘�‚论文一多，熬夜成了家常便饭。有时候深夜灵感来了，一写就是三四点，第二天醒来黑眼圈像熊猫一样，感觉自己一夜老了二十岁。不过！最近我发现了一款宝藏国货眼霜！𐟘 𐟑 植卡美黑钻松露眼霜 𐟑‰𐟏𛠨🙦쾧œ𜩜œ臻选意大利珍稀黑松露，采用黑酵母工艺发酵，富含专利焕颜肽成分，能够有效紧致舒缓、抵抗皱纹，活能双倍加乘，真的是不输大牌的顶级奢护成分！ 𐟑‰𐟏𛠨𝻧›ˆ慕斯质地，质地柔嫩，一抹化水，非常好吸收！同时配备鎏金微导棒，可以冷热两用，直接给眼周肌肤带来一场顶级贵妇级spa体验𐟤䊊𐟑‰𐟏𛠦Œ‰摩完以后能够立马感受到眼部浮肿的消减，早起化妆前先按摩五分钟，上妆后的美丽程度upup！ 𐟑‰𐟏𛠩•🦜Ÿ使用以后，感觉自己的黑眼圈和眼袋确实在逐渐得到改善。Cerapresso肌肤吸收专利技术有效地帮助了肌肤吸收通道的打开，为熬夜后的黑色素沉淀起到了舒缓安定的作用，熊猫眼byebye！这款眼霜已经进入了我的无限回购爱用物名单𐟥𐊧ˆ𑧆쥤œ又不想黑眼圈掉到苹果肌的姐妹都快点看过来啦𐟤鰟䩀

大学毕业季：焦虑与迷茫的交织毕业论文的焦虑像一块沉重的石头压在心头。行动力的缺失和畏难情绪让进度一拖再拖，尽管导师很温柔，但心里的不安却更甚。每次打开电脑，敲打几个字后便陷入了困境，感觉写作的难度如同登山，让人想要逃避。就业的压力如同阴云笼罩，三本工科女生的我，英语四级勉强通过，教资面试倒是顺利过关，但考研和考公都没有尝试。如果继续从事专业相关的工作，收入可能只有四五千，而且贷款的压力让人难以喘息。消费的焦虑也让人头疼。兼职存了些小钱，上个月却花了177元买了两件衣服、一条半身裙、一条裤子和一只口红，每件都很便宜，但购买时却犹豫不决。室友用兼职的钱买了苹果XR拍照，我也心生向往，想要拍出美丽的照片，但一想到购买新手机的高昂价格，便感到压力山大。恋爱的焦虑也让人心烦。男朋友来自一线直辖市，虽然不是市中心，但家庭条件还不错。我来自湖南某三四线城市的县城，家里有个妹妹在读高中，父亲曾做生意亏损，家里没有存款，还有一套50万的房子在还贷。我们在一起四年了，双方父母都见过，但我家人嫌距离太远，而他家却很喜欢我，希望我去他们那边发展。我渴望去男朋友那边生活，可以住他家另外一套房子，生活压力不大。但有人说太依赖男生不好，这让我很纠结。除了距离远，我还担心去那边后工作机会不多。男朋友说，如果我不愿意继续做自己的专业，可以投资开一家蜜雪冰城或零食很忙这样的连锁店，或者去他们那当辅导机构的老师。虽然心里有些动摇，但不知道该如何抉择。想去男朋友那边，又怕父母说不孝顺；不去男朋友那边，又面临房租、生活开销、存款和异地等问题。人生的十字路口，真不知道该如何选择。

𐟍Ž苹果弃用英伟达GPU？ 𐟓…在美东时间7月29日，苹果公司发布了一个重磅消息——iPhone AI的首个预览版！𐟎‰紧接着，他们发布了一篇论文，揭示了他们的人工智能模型是在谷歌的TPU上训练的。𐟧 这篇论文详细介绍了为Apple Intelligence功能开发的基础语言模型，包括一个能在设备上高效运行的约30亿参数模型，和一个基于私有云计算的云侧大模型。𐟒𛊊𐟘𔤻䤺𚦃Š讶的是，苹果的论文中提到，他们在8192块TPU v4芯片上训练云侧AFM，使用了4096的序列长度和4096个序列的批量大小，进行了惊人的6.3万亿token训练！而端侧AFM则是在2048块TPU v5p芯片上进行训练的。𐟔劊𐟤”这一决策似乎暗示着，一些大型科技公司在人工智能训练方面可能正在寻找英伟达图形处理单元的替代品。有芯片行业媒体甚至称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪！𐟒劊𐟚€随着科技的飞速发展，我们期待苹果和英伟达等公司会带来更多创新和突破！𐟌Ÿ

苹果新论文揭示AI推理漏洞 𐟚€ 最近，苹果公司的AI研究团队在arXiv上发布了一篇论文，指出了大型语言模型（LLMs）在逻辑推理能力上的重大缺陷。论文评估了来自OpenAI、谷歌和Meta等主要公司的多种领先模型在数学推理任务中的表现。结果发现，即使是问题措辞的微小变化也会导致模型性能的显著差异，从而削弱其在需要逻辑一致性的场景中的可靠性。关键发现 𐟔 依赖模式匹配：论文强调，LLMs更倾向于依赖复杂的模式识别，而非真正的逻辑推理。例如，在一个关于计算猕猴桃数量的问题中，加入与猕猴桃大小无关的信息会大幅改变模型的答案。OpenAI的o1模型和Meta的Llama模型因此给出了错误的计算结果。 GSM-Symbolic基准：苹果公司引入了一个新的基准测试，称为GSM-Symbolic，以在多样化和具有挑战性的条件下测试LLMs。与传统基准不同，GSM-Symbolic使用符号模板创建多种问题变体，揭示了模型推理能力的“脆弱性”。研究发现，无关信息可能会导致模型性能下降高达65%。对AI应用的影响 𐟌 这些发现引发了对LLMs在需要正式推理的任务中稳健性的担忧，尤其是在编码或科学问题解决等关键应用中。论文建议，结合神经网络和传统符号推理（称为神经符号AI）可能是提高决策和问题解决能力所必需的。该研究强调了需要更可靠的基准和方法来评估AI模型的推理能力。随着LLMs日益融入关键行业，确保它们能够准确推理，尤其是在受到干扰时，将对未来AI应用至关重要。如果不解决苹果研究中识别出的缺陷，AI驱动创新的潜力可能会受到显著阻碍。

【D1net阅闻】马斯克的“星舰”助推器完成“历史性着陆” “筷子”成功夹住火箭！； Anthropic CEO：“强大AI”最早2026年到来，比诺贝尔奖获得者更聪明； AI推理能力大“翻车”！苹果最新论文：LLM只是复杂的模式匹配，而不是真正的逻辑推理；上海：面向集成电路、人工智能等产业创新发展需求建成一批服务支撑能力强的功能型平台；我国人工智能核心产业规模不断提升注册用户超6亿； …… 网页链接

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