중국 AI 논문, 대규모 추론 언어 모델이 동적 초기 종료를 달성하는 훈련 무료 접근 방식 DEER 제안

중국의 AI 논문은 대규모 추론 언어 모델이 추론 중 동적 초기 종료를 달성할 수 있는 DEER라는 훈련 무료 접근 방식을 제안했다. 최근 대규모 추론 언어 모델의 발전으로 CoT 생성 길이가 확장되면서 복잡한 문제 해결 능력이 크게 향상되었지만, 지나치게 긴 CoT 시퀀스 생성은 계산 효율성과 대기 시간이 증가한다.

레이블 없이 학습 가능한 LLMs: Tsinghua 대학과 상해 AI 연구소 연구진, 레이블이 없는 데이터를 사용하여 자가 진화 언어 모델을 가능하게 하는 테스트 시간 강화 학습(TTRL) 소개

대부분의 대형 언어 모델(LLMs)은 감독된 데이터 파이프라인에 근본적으로 의존하고 있지만, Tsinghua 대학과 상해 AI 연구소 연구진은 테스트 시간 강화 학습(TTRL)을 도입하여 레이블이 없는 데이터를 사용하여 자가 진화 언어 모델을 가능하게 했다. 이는 감독 없이 학습이 가능한 새로운 방법이다.

대규모 재편: 2025년 중국에 대해 전 세계 투자자가 알아야 할 사항

글로벌 자본이 이제 더 이상 지리정치, 기후 및 산업 정책이 배경 소음이라고 속이지 못하는 구조적 재설정 중에 있는 세계. 액화 가스부터 리튬, 고급 칩, 인공 지능까지, 글로벌 경제의 기초는 이제 전략적 지형이다. 이 순간에 있을 때, 투자자들은 중국에 대한 투자 전략을 재고해야 한다.

방사선과 전문의의 진단 보고서 신뢰성을 평가하고 향상하는 새로운 방법

이 프레임워크는 임상 의사들이 X-ray에서 특정 상태가 존재할 가능성을 더 정확하게 반영하는 구문을 선택하는 데 도움을 준다.