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#OpenAI

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3月25日周四
3月4日周四
  1. OpenAI News62

    OpenAI 在 CLIP 中发现多模态神经元

    OpenAI 在 CLIP 中发现一类神经元,无论概念以字面、符号还是概念形式呈现都会产生响应。这可能解释 CLIP 在分类出人意料的视觉概念变体时仍保持准确,也是理解 CLIP 及同类模型所学关联与偏见的重要一步。

    推荐理由:OpenAI 在 CLIP 中发现对同一概念跨字面、符号与概念形式响应的神经元,为理解其分类准确性与习得偏见提供线索。

1月25日周一
1月5日周二
  1. OpenAI News80

    OpenAI 发布 CLIP:用自然语言连接文本与图像

    OpenAI 发布名为 CLIP 的神经网络,通过自然语言监督高效学习视觉概念。CLIP 只需提供待识别视觉类别的名称,即可应用于任意视觉分类基准,类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。

    推荐理由:OpenAI 发布 CLIP,用自然语言监督学习视觉概念,可零样本迁移到任意视觉分类基准。

12月29日周二
9月22日周二
9月4日周五
7月9日周四
6月20日周六
6月17日周三
  1. OpenAI News62

    OpenAI 发布 Image GPT:用 Transformer 生成图像

    OpenAI 发现,正如在语言上训练的大型 Transformer 模型能生成连贯文本,同一模型在像素序列上训练后也能生成连贯的图像补全和样本。通过建立样本质量与图像分类准确率之间的相关性,研究显示其最佳生成模型在无监督设置下所含特征可与顶级卷积网络竞争。

    推荐理由:OpenAI 用同一 Transformer 架构处理像素序列,并给出生成质量与分类精度的关联证据。

6月11日周四
5月28日周四
5月5日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 分析:ImageNet 训练算力每 16 个月减半

    OpenAI 发布分析称,自 2012 年以来,在 ImageNet 分类上训练神经网络达到同等性能所需的算力每 16 个月减少一半。相比 2012 年,训练到 AlexNet 水平所需算力减少 44 倍,而同期摩尔定律只带来 11 倍的成本改善。OpenAI 认为,在近期投入较高的 AI 任务上,算法进步带来的收益超过传统硬件效率提升。

    推荐理由:OpenAI 用 ImageNet 训练算力数据量化算法进步速度,可与摩尔定律对比理解 AI 效率来源。

4月30日周四
  1. OpenAI News78

    OpenAI 发布生成音乐的神经网络 Jukebox

    OpenAI 推出 Jukebox,一个能生成音乐的神经网络,可输出多种流派和艺术家风格的原始音频,并包含初步的歌唱。OpenAI 同时公开了模型权重和代码,以及一个用于试听生成样本的工具。

    推荐理由:OpenAI 公开 Jukebox 的模型权重与代码,读者可了解这套生成原始音频的神经网络能产出哪些风格的音乐。

4月16日周四
4月14日周二
1月30日周四
12月13日周五
12月5日周四
12月3日周二
11月21日周四
11月5日周二
  1. OpenAI News85

    OpenAI 发布 GPT-2 1.5B 版本

    OpenAI 发布 GPT-2 分阶段发布的最后一个版本,即 1.5B 参数的最大版本,同时开放代码和模型权重,以便检测 GPT-2 模型的输出。OpenAI 表示,尽管自 8 月以来已有更大的语言模型发布,仍按原定分阶段发布计划推进,为社区提供一个完整分阶段发布流程的测试案例。

    推荐理由:OpenAI 公布 GPT-2 分阶段发布的收尾版本,并给出代码与权重,便于理解大模型负责任发布流程。

10月15日周二
  1. OpenAI News78

    OpenAI 用机械手解魔方:仿真训练加 ADR 应对真实世界扰动

    OpenAI 训练了一对神经网络,让类人机械手解开魔方。神经网络完全在仿真中训练,使用与 OpenAI Five 相同的强化学习代码,并搭配名为 Automatic Domain Randomization(ADR)的新技术。系统能应对训练中从未见过的情况,例如被毛绒长颈鹿戳碰,说明强化学习不只适用于虚拟任务,也能解决需要极高灵巧度的物理世界问题。

    推荐理由:OpenAI 用仿真训练加 ADR 让机械手解魔方,可了解强化学习从虚拟任务走向物理操作的关键思路。

10月11日周五
9月19日周四
  1. OpenAI News65

    OpenAI 用人类偏好微调 774M 参数 GPT-2

    OpenAI 用人类反馈对 774M 参数的 GPT-2 语言模型进行微调,在多项任务上成功匹配外部人类标注者的偏好,但这些偏好并不总与 OpenAI 自身一致。在摘要任务中,标注者偏好直接从输入中整句复制的内容,模型因此学会了复制;摘要任务需要 6 万条人类标注,而按不同风格续写文本等更简单的任务只需 5 千条。OpenAI 表示其动机是让安全技术更接近“机器与人对话”这一通用任务。

    推荐理由:OpenAI 用人类偏好微调 GPT-2 的早期实验,展示了不同任务所需标注量的差异,以及标注者偏好与研究者预期不一致的现象。

9月17日周二
  1. OpenAI News62

    OpenAI 在多智能体交互中观察到涌现式工具使用

    OpenAI 在模拟捉迷藏环境中训练智能体,观察到它们逐步学会使用更复杂的工具,并形成六种不同的策略与反策略,其中一些策略是该环境原本未被设计支持的。OpenAI 表示,这种在简单环境中自监督涌现出的复杂性,说明多智能体共同适应未来可能产生极其复杂且智能的行为。

    推荐理由:OpenAI 在多智能体捉迷藏环境中观察到智能体自发形成六种工具使用策略,可了解涌现行为的实验路径。

8月22日周四
8月20日周二
  1. OpenAI News82

    OpenAI 发布 774M 参数 GPT-2 模型

    OpenAI 发布 774M 参数的 GPT-2 语言模型,此前已先后发布 124M 小模型和 355M 中模型。OpenAI 同时发布一份开源法律协议,方便机构之间建立模型共享合作,并发布一份技术报告,介绍与更广泛 AI 研究社区协调发布规范的经验。

    推荐理由:OpenAI 公布 GPT-2 分阶段发布的时间线与参数规模,并给出模型共享的法律协议与技术报告。

8月1日周四
7月22日周一
  1. OpenAI News78

    微软向 OpenAI 投资 10 亿美元并达成合作

    微软向 OpenAI 投资 10 亿美元,支持其构建通用人工智能(AGI)。双方将在 Microsoft Azure 内共同开发可扩展至 AGI 的硬件和软件平台,联合开发新的 Azure AI 超算技术,微软将成为 OpenAI 的独家云服务商。

    推荐理由:微软向 OpenAI 投资 10 亿美元并成为其独家云服务商,读者可据此了解双方早期合作框架。

7月10日周三
6月5日周三