人工智能的推理能力受到抨击 ! 另外Nvidia 推出 Nemotron

人工智能的推理能力受到抨击 

苹果人工智能研究团队的一项新研究发现，OpenAI 和 Meta 等公司的大型语言模型 (LLM) 存在严重缺陷，尤其是在需要数学推理的任务中。

详细：

• 研究表明，提问方式的细微变化也会导致人工智能模型的结果不一致，凸显了其在逻辑一致性方面的难度。
• 研究人员开发了一个新的基准GSM-Symbolic，以避免现有的数据污染问题，并提供更可靠的方法来衡量这些模型的推理能力。
• 经过测试的所有 20 个模型（包括 OpenAI 的 GPT-4o 和 Meta 的 Llama 3）在问题中的数值或不相关细节等小变量发生改变时表现都会变差。
• 研究发现这些模型中没有正式推理的迹象。即使改变问题中的名字也可能导致不同的、错误的答案。

苹果的研究凸显了人工智能模型在逻辑和数学任务方面面临的挑战。它表明，尽管人工智能在许多领域取得了进步，但进一步发展对于提高其推理能力至关重要，尤其是对于需要一致和可靠决策的现实世界应用而言。

Nvidia 的新 AI 模型Nemotron 

Nvidia 发布了新的 AI 模型Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct ，其表现优于OpenAI和Anthropic的领先模型，这标志着 Nvidia AI 战略的转变，并可能重塑竞争格局。

详细：

• 旨在处理复杂的基于指令的任务。该模型拥有700 亿个参数，可为从聊天机器人到技术系统的各种应用提供复杂的、类似人类的响应。
• 该模型在 Arena Hard 上得分为 85.0，在 AlpacaEval 2 LC 上得分为 57.6，在 GPT-4-Turbo MT-Bench 上得分为 8.98，超越了行业标准和GPT-4o等竞争模型
• Nvidia 使用人类反馈强化学习 (RLHF)来提高模型处理复杂任务的能力，使其更好地响应用户偏好。
• 该模型适用于广泛的行业，提供经济高效、可定制的解决方案，无需额外提示即可处理复杂查询，对客户服务和数据分析等领域具有吸引力。
• Nvidia 已通过build.nvidia.com免费托管推理提供该模型，方便企业在实际应用中使用。

Nvidia 发布 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 标志着其在 AI 发展中迈出了重要一步，以强大的开放式模式向老牌企业发起挑战。此举不仅使 Nvidia 成为 AI 硬件领域的领导者，而且也成为高性能软件领域的领导者，有可能重塑 AI 发展的未来。

使用人工智能创建思维导图 

MyMap AI 是一款人工智能工具，可通过简单的聊天界面将您的文本想法转化为思维导图和演示文稿等视觉效果。非常适合学生、教师和专业人士。

步骤：

1. 访问MyMap AI网站并创建一个帐户，如果您已经有帐户，请登录。
2. 登录后，导航到主界面并选择“创建新思维导图”或选择特定类型，如“概念图”或“节点图”。
3. 使用聊天界面输入您的想法。输入或粘贴您的文本，MyMap AI 将自动生成思维导图。
4. 通过添加、删除或编辑节点和分支来修改生成的思维导图。自定义颜色、形状和连接以更好地形象化您的概念。
5. 保存您的思维导图并使用 PNG 或 JPEG 等导出选项与他人共享，或通过邀请团队成员实时协作。