Kết quả của ARC Prize 2025 khá thú vị—một nhóm đã dùng mô hình tinh gọn để vượt qua hàng loạt “quái vật tham số”.
Bí quyết của họ? Dữ liệu tổng hợp + học tăng cường thích ứng. Nghe thì đơn giản, nhưng điều này chứng minh một điều: mô hình không phải càng lớn càng thông minh, chiến lược huấn luyện mới là chìa khóa.
Con đường nhẹ hóa này là tin tốt cho các nhà phát triển bị giới hạn tài nguyên. Dù sao thì không phải ai cũng có thể “đốt” tài nguyên tính toán để chất đống tham số. Dân chủ hóa công nghệ, có lẽ bắt đầu từ những giải pháp nhỏ gọn mà đẹp như thế này.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
7
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
SatoshiNotNakamoto
· 14giờ trước
Vãi thật, mô hình nhỏ lật kèo mô hình lớn à? Giờ thì có thể vả thẳng mặt mấy ông đốt tiền nhồi tham số rồi, haha
Xem bản gốcTrả lời0
down_only_larry
· 12-05 23:00
Thật sự, nguyên lý chất lượng > số lượng sao lại khó hiểu đến vậy, một đống mô hình lớn còn không bằng một chiến lược huấn luyện tinh tế của người ta.
Xem bản gốcTrả lời0
OnlyUpOnly
· 12-05 23:00
Các mô hình nhỏ lội ngược dòng, lần này cuối cùng cũng thấy được chút thứ thật sự, không còn là thời đại chỉ cần chất đống tham số là có thể thắng nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightTrader
· 12-05 22:57
Bộ giải pháp dữ liệu tổng hợp này thực sự đỉnh, cảm giác mấy mô hình lớn sắp "toang" rồi haha
---
Không phải chứ, giờ đến nhỏ lẻ cũng có thể huấn luyện mô hình tốt sao? Mấy ông lớn trước đây đốt tiền chắc lo lắng lắm rồi
---
Khoan đã, học tăng cường tự thích nghi này dùng kiểu gì vậy, có ai giải thích đơn giản được không?
---
Cuối cùng cũng có tin tốt, không cần dành dụm nửa năm lương để mua sức mạnh tính toán nữa
---
Mô hình tinh gọn đánh bại "quái vật tham số", nếu thật vậy... dự án AI on-chain lại sắp có một đợt thay máu nữa
---
Tôi chỉ muốn biết giải pháp này có thể sao chép không, hay lại là kiểu bài báo thì đẹp mà thực chiến thì tệ
---
Nghe từ "dân chủ hóa công nghệ" phát ngán rồi, nhưng lần này có vẻ thật sự có cơ hội
Xem bản gốcTrả lời0
HalfIsEmpty
· 12-05 22:40
Vãi thật, cuối cùng cũng có người bóc trần logic phồng ảo của mấy mô hình lớn này rồi. Dữ liệu tổng hợp + học tăng cường là đã có thể vượt xa việc nhồi nhét tham số, mấy hãng AI đốt tiền chắc giờ quê độ lắm.
Đợt này đúng là giải phóng năng suất thật, các team nhỏ khỏi bị ràng buộc bởi sức mạnh tính toán nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-0717ab66
· 12-05 22:38
Trời ơi, cuối cùng cũng có người vạch trần phép thuật của các mô hình lớn rồi, thực ra chẳng cần phải "chất đống" thành quái vật đâu.
Chiến lược dữ liệu tổng hợp + học tăng cường này thực sự quá đỉnh, mùa xuân của các nhóm nhỏ đã đến rồi!
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerGas
· 12-05 22:34
Lại một lần nữa chứng minh rằng các mô hình lớn với tham số chất đống thực ra chỉ đang diễn vở “Hoàng đế mặc áo mới” mà thôi, cân bằng chiến lược huấn luyện mới là chìa khóa chiến thắng thật sự.
Kết quả của ARC Prize 2025 khá thú vị—một nhóm đã dùng mô hình tinh gọn để vượt qua hàng loạt “quái vật tham số”.
Bí quyết của họ? Dữ liệu tổng hợp + học tăng cường thích ứng. Nghe thì đơn giản, nhưng điều này chứng minh một điều: mô hình không phải càng lớn càng thông minh, chiến lược huấn luyện mới là chìa khóa.
Con đường nhẹ hóa này là tin tốt cho các nhà phát triển bị giới hạn tài nguyên. Dù sao thì không phải ai cũng có thể “đốt” tài nguyên tính toán để chất đống tham số. Dân chủ hóa công nghệ, có lẽ bắt đầu từ những giải pháp nhỏ gọn mà đẹp như thế này.