语言

语言是可扩展的:

语言是抽象的:

不过，也有一些业内人士认为，随着“AI热潮”可能降温，以及对高性能语言需求的增加，Python的增长速度可能会趋于平稳。

在上海博物馆三十年的工作中，他更是深入研究古代典籍和名碑名帖，不断丰富自己的艺术语言。

她认为，作品语言运用能力的稀缺性，为“著作权法只保护表达”提供了正当性；

据此，李琛对“人工智能指令创作说”提出了质疑，认为单纯的指令行为没有运用相应的作品语言，不属于表达行为。

未直接运用作品语言的主体，不能成为作者；

无需进行特殊设置，YouTube会自动检测视频的语言并生成其他语言的配音版本。

根据YouTube的说明，自动配音的内容取决于原始视频的语言。

而由于BLT是直接处理字节数据，因此能够更好地适应不同语言的特点，无需事先定义特定语言的词汇表。

通过对话，AI可以不断地提升自己的语言能力和认知能力。

主流的大语言模型通过处理互联网上的海量文本来学习语言理解和生成能力，这种方法在处理自然语言任务时表现出色，但在涉及精确的科学计算、材料设计或药物研发等领域时却显得力不从心。

这是因为这些领域需要的不是对语言的理解，而是对底层物理规律和数学关系的精确把握。

通过语言游戏这个强大的工具，AI可以不断地生成数据，获取反馈，并最终实现自我修改。

“语言游戏”:

“语言游戏”有啥好处?

“语言游戏”的进阶玩法

为了让AI更好地进行“苏格拉底式学习”，论文提出了一个绝妙的主意——“语言游戏”。

为了让“苏格拉底式学习”更加强大，论文还提出了“语言游戏”的进阶玩法:

啥是“语言游戏”?

论文作者认为，语言游戏是实现“苏格拉底式学习”的关键，因为任何一种互动数据的产生以及对应的反馈，都可以被看作是一种语言游戏。

在Coconut方法中，LLM在语言模式和潜在模式之间切换（图1）：

在语言模式下，该模型作为标准语言模型运行，自回归生成下一个token。

这样做面临的挑战是确定何时在潜在模式和语言模式之间切换。

不同于大语言模型通过处理互联网上的非结构化文本数据来学习和生成内容，LQMs是从数学方程和物理原理出发，生成自己的训练数据。

对于人类来说，这种拼写错误通常不会造成理解障碍，可是对于目前的AI语言模型来说，这却是一个不小的挑战。

实际上，传统AI语言模型的局限性源于它们处理文本的基本方式。

Coconut涉及对传统CoT过程的简单修改：Coconut不再通过语言模型头（languagemodelhead）和嵌入层将隐藏状态与语言token进行映射，而是直接将最后的隐藏状态（即连续思维）作为下一个token的输入嵌入（如图1所示）。

Coconut的推理过程类似于标准的语言模型解码过程，不同之处在于，在潜在模式下，本文直接将最后一个隐藏状态作为下一个输入嵌入。

研究团队通过三个数据集验证了大语言模型在连续潜空间中进行推理的可行性。

著名AI开发者安德烈·卡帕西（AndrejKarpathy）也曾指出，摆脱tokenizers的限制是推进语言模型发展的重要目标之一。

虽然这些方法目前还未得到广泛采用，但它们都为AI语言模型的发展指出了新的方向。

这个简单的命名背后,是其远大的技术愿景——与目前主流的大语言模型不同，SandboxAQ开发的是大型量化模型（LargeQuantitativeModels,LQMs）。

有语音的，有音乐的，有大语言模型的，有文生图的，有3D生成。

说实话，过去一两年，人人都在讲文字推理，讲大语言模型的爆点。

为了增强潜在推理的训练，本文采用了多阶段训练策略，该策略有效地利用语言推理链来指导训练过程。

在后续阶段，即第k阶段，CoT中的前k个推理步骤被替换为k×c个连续思维，其中c是一个超参数，用于控制替换单个语言推理步骤的潜在思维的数量。

对于数学推理（GSM8k），使用连续思维被证明有利于提高推理准确率，这与语言推理链的效果相似。

这种范式带来了高效的推理模式，与基于语言的推理不同，Coconut中的连续思维可以同时编码多个潜在下一步，从而实现类似于BFS（breadth-firstsearch）的推理过程。

LCM引入了几项创新来推进语言建模：

语言占比继续上升，上月该语言攀升至榜单第七位，创下历史新高。

我们可以在现有的语言基础上创造新的语言，就像我们在自然语言中发展出数学语言或编程语言一样。

舆论场上，不乏网络流行语会造成语言污染、网络热梗容易带坏未成年人等的担忧。

不过，也有一些业内人士认为，随着“AI热潮”可能降温，以及对高性能语言需求的增加，Python的增长速度可能会趋于平稳。

“语言游戏”有啥好处?