Anagha 把同样的 120 道题分别抛给她模型的 bf16 版和 FP8 版,只有 1 个答案翻转。两者都答错时,48 次里有 42 次给出的是同一个错误答案。
FP8 会改变模型的答案吗?120 道题只翻转了 1 道
与 Anagha Langhe · 在一块 NVIDIA L4 上自托管大语言模型
阅读这个故事 →一起做的研究
其中有些始于我们在别人的论文或帖子下提出的一个问题,有一个始于别人发给我们的一条消息。在每一项合作里,都有一位自己打造模型、记忆或推理工具的人,公开地和我们一起研究一个问题。每个故事都有各自的主题,也各有各的曲折。
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目前有四个故事,分别来自 AI 的三个不同角落:
Anagha 把同样的 120 道题分别抛给她模型的 bf16 版和 FP8 版,只有 1 个答案翻转。两者都答错时,48 次里有 42 次给出的是同一个错误答案。
与 Anagha Langhe · 在一块 NVIDIA L4 上自托管大语言模型
阅读这个故事 →三位顾问都推荐那所学校,依据的都是同一张两年前的地图。其中一位手里有今天的检查报告,说学校的无障碍入口关闭了。无论 Mark 的框架摆没摆在面前,两个 AI 都把这三位算作同一个来源。
与 Mark Goodbody · 系统工程师,英国 · Mechanical Ethics 和 TRACE 的作者
阅读这个故事 →智能体的记忆漏掉了关键事实时,GPT 和 Claude 仍有 33 次给出了相同的答案,其中 15 次是错的。Mohan 的 FlyHash 能把记忆压得小得多。它会不会也让这种共同的错误更常出现?
与 Mohan Bheemadolu · AI 智能体开发者,雷德蒙德 · FlyHash for LLM agent memory 的合著者
阅读这个故事 →top10ai.com 介绍了 Poly Duo,我们把读者引向了他们的指南,现在正在商量用 ChatGPT 和 Claude 对 AI 应用构建器做一次对比。
与 Milena Josimov · top10ai.com
阅读这个故事 →用几句话告诉我们:你在做什么、想弄清什么,以及代码或论文在哪里。每一条我们都会读,并亲自回复。