人员

苹果研究人员质疑 AI 的推理能力：简单数学问题稍作改动就会答错

近年来，人工智能（AI）在各个领域取得了显著的进展，其中大型语言模型（LLM）能够生成人类水平的文本，甚至在某些任务上超越人类的表现。然而，研究人员对 LLM 的推理能力提出了质疑，他们发现这些模型在解决简单的数学问题时，只要稍加改动，就会犯错误，这表明它们可能并不具备真正的逻辑推理能力。图源 Pexels周四，苹果公司的一组研究人员发布了一篇名为《理解大型语言模型中数学推理的局限性》的论文，揭示 LLM 在解决数学问题时容易受到干扰。

10/12/2024 8:51:38 AM

远洋

光芯片能否代替电子芯片？破解 AI 「算力荒」

编辑 | ScienceAI摩尔定律的描述已经非常快了——计算机芯片每两年左右就会安装两倍数量的晶体管，从而在速度和效率上产生重大飞跃。但深度学习时代的计算需求增长速度更快——这种速度可能不可持续。论文链接：，2026 年人工智能消耗的电力将是 2023 年的 10 倍，而当年的数据中心消耗的能源将相当于日本一个国家一年的能源消耗。报告链接：「人工智能所需的[计算能力]每三个月就会翻一番，速度远远快于摩尔定律的预测。」计算硬件公司 Lightmatter 的创始人兼首席执行官 Nick Harris 表示，「这会

5/21/2024 5:20:00 PM

ScienceAI

顶尖AI研究者，中国贡献26%：全球人才智库报告出炉

建设大学 AI 专业，大力投入产业发展，现在成效已逐渐显现。2019 年，《麻省理工科技评论》报道了一份关于中国人工智能人才库增长速度的报告。报告的主要发现非常有趣：在过去十年中，来自中国的人工智能精英学者数量翻了 10 倍，但留在中国工作的人相对较少。本周，这份报告背后的智库发布了一份最新分析报告，显示了全球人工智能人才的构成自此之后发生了怎样的变化——在这个关键时期，人工智能产业发生了重大转变，成为最热门的技术领域。人工智能 (AI) 已经席卷了世界。大型语言模型和机器学习方法的突破，以及算力硬件的惊人改进，让

3/28/2024 2:45:00 PM

机器之心

图神经网络准确预测无机化合物性质，加速固态电池的设计

编辑/绿萝大规模从头计算与结构预测的进步相结合，在无机功能材料的发现中发挥了重要作用。目前，在无机材料的广阔化学空间中，只发现了一小部分。实验和计算研究人员都需要加速探索未知的化学空间。来自美国国家可再生能源实验室（NREL）、科罗拉多矿业学院和伊利诺伊大学的研究人员展示了一种可以准确预测无机化合物性质的机器学习方法。展示了基态（GS）和更高能量结构的平衡训练数据集，对使用通用图神经网络（GNN）架构准确预测总能量的重要性。该研究可加速固态电池的设计。该研究以「Predicting energy and stabi

12/24/2021 11:19:00 AM

ScienceAI

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