我怀疑GPT的黑话是针对Claude的陷阱
先故意弄些黑话污染一下,再刷一下跑分,等着Claude蒸馏,等opus被污染后发布优化版的5.5 11 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
蒸馏 - 钛刻 - 科技风向旗 - 深度刻画技术趋势,引领数字未来 - 第3页 - 钛刻科技 | TCTI.cn - 钛刻 (TCTI.cn) 为您提供最前沿的硬核科技资讯、深度评测和未来技术趋势分析。
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先故意弄些黑话污染一下,再刷一下跑分,等着Claude蒸馏,等opus被污染后发布优化版的5.5 11 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
去年DeepSeek R1出的时候,还出了好几个蒸馏小模型,基座是qwen2.5和llama3,现在v4也有思维链,大概不会有R2了,正好前端时间qwen3.5和qwen3.6出了,不知道会不会继续搞蒸馏小模型,当然最好是直接拿v4 pro做个小模型 1 个帖子 - 1 位参与者
白宫科技政策办公室(OSTP)发布第四号国家科技备忘录(NSTM-4),标题为「美国 AI 模型的对抗性蒸馏」,由 OSTP 主任 Michael J. Kratsios 签署。备忘录称美国政府掌握证据,主要来自中国的外国实体正在对美国前沿 AI 系统发动「蓄意的、工业级的」蒸馏
大家好,最近我们团队又开源了一个新项目,和大家分享一下 我们平时读长篇技术书、学术著作、小说,或者海量文档的时候, 最抓狂的痛点就是“怎么才能高效抓住精髓” 。直接扔给大模型总结? 要么上下文窗口一炸,丢三落四; 要么总结得“四平八稳”,但完全没按你的阅读意图来; 更别提结构、人
蒸馏的不小心露馅了吗 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
有没有可能4.7opus故意降智力又变贵了,是不是增加别人蒸馏的成本,纯瞎猜的。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
之前看身边在讨论 claw 有什么作用,但是我感觉简历投递这块很少工具 github 也很少
新闻: Meta则在近日宣布,将打造其创始人兼首席执行官(CEO)扎克伯格的"逼真的、由AI驱动的3D版本",员工可以与之互动并获得直接反馈,感受到与创始人的"更紧密"联系。 未来人人都有Agent代理,跟三体人有点像了,沟通无极限,你的A
gpt5.5有没有可能补齐前端能力?你说为什么不蒸馏一下Gemini呢? 把前端能力补齐,暴打A/啊 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
等我们老了,坐在院子里晒太阳,孙辈会问:爷爷,你年轻时干什么工作? 我会说:我是程序员。 他会问:什么是程序员? 我会说:就是…… 用手,一个字一个字地告诉机器该做什么的人。 他会露出和今天我们听到 “电话接线员” 时一模一样的表情 —— 礼貌、困惑、带着一丝对古人的同情。 然后
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10319-8 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
发现了提示词网站,他的前端界面,做的很漂亮,但是和我项目技术栈不搭,所以想要蒸馏为一个skill 就是这样提示词,gpt 都能写出这样页面来,感觉超牛的 佬们有没有什么好的项目推荐: motionsites.ai MotionSites — Premium Hero Prompt
最有道德的模型,最不会拒绝任务的模型,最不浪费token的模型,最不会蒸馏的模型 我的天啊opus4.7大人 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
它们是在互相蒸馏,还是被同样的中文语料污染(但那种独特的爹味本身即使在中文原生互联网上其实也很罕见),还是说有某种神秘内在规律使得进行大规模的RLVR后就必然表现成这样? 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
15比13小么。。。 还有这个接住,这是蒸馏gpt蒸多了吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我以为只有我们这哥儿几个玩蒸馏,没想到啊没想到,你阿呆这浓眉大眼的家伙也抄近道儿。我先不猜,让我直接切回4.6吧。已经受不了这罗里吧嗦,g里g气的4.7了,阿呆你兜儿里揣的那个因过于先进不方便展示的玩意儿,不会也是这个味儿吧。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
opus 4.7 一股子GPT味,估计是蒸馏了GPT,国模再蒸馏opus 4.7,怕不是也慢慢变成GPT的样子了。 GPT:我就在这里,稳稳地接住了你们所有人 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
刚出4.7就大赦天下了,不会any真是国内某个科技巨头在资助,想尽快蒸馏4.7吧 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
编辑:桃子 【新智元导读】大型翻车现场!起诉OpenAI「背叛使命」的马斯克,竟亲口承认自家Grok模型蒸馏了ChatGPT。 对薄公堂第四天,马斯克爆出了大瓜! 4月30日,加州奥克兰联邦法院,马斯克诉OpenAI案进入第四天。 现场,OpenAI首席律师William Sav
《自然》15日发表的一项研究显示,大语言模型(LLM)可能会将某些自己的偏好“夹带私货”传授给其他算法,即使在训练数据中清除原始特征后,这些本不需要的特征,仍可能持续存在。在一个案例中,一个模型似乎通过数据中的隐含信号,将自己对猫头鹰的偏好传递给了其他模型。该研究结果表明,在开发