Transformer Debugger(TDB)是由OpenAI的超级对齐团队开发的工具,目标是支持对小型语言模型的特定行为进行调查。该工具结合了自动化的可解释性技术与稀疏自编码器。



参考文献:
[1] https://github.com/openai/transformer-debugger
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当超级计算机被压缩进一个比书本还小的盒子里,这画面有多炸裂?想象一下,你桌面上摆着的不是什么花瓶摆件,而是一台能跑200B参数AI推理的"超算怪兽"——这就是我们今天要聊的主角:华硕Ascent GX10。
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。