Telegram Group & Telegram Channel
به سوی سیستم‌۲

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه ۲۰۱۰، مدیون آموزش مدل‌های بزرگ دیپ لرنینگی روی دیتاست‌های بزرگ بوده، چیزی که بهش اسکیل‌کردن دیتا و پارامتر گفته می‌شه. با وجود تمام پیشرفت‌های دیپ لرنینگ، اما همچنان شبکه‌های عصبی در برخی مسائل مخصوصا ریزنینگی با سطح انسان فاصله دارند.در چنین شرایطی به قول ایلیا ساتسکیور، دیتا برای هوش مصنوعی به حکم سوخت فسیلی در حال اتمامه و ما دیگه بیشتر از یک اینترنت نداریم تا ازش دیتای آموزشی جدید برای مدل‌هامون بسازیم. وقتی که دیگه نمی‌شه پارامتر‌های مدل و یا داده آموزشی رو اسکیل کرد، شاخه تحقیقاتی جدیدی در پی اسکیل‌کردن میزان محاسبه در زمان اینفرنس یا به اصطلاح inference time compute هست، ایده‌ای که مغز اصلی کارهایی مثل o1 و deepseek هست. این ایده خیلی شبیه بحث‌های دو سیستم پردازشی سیستم‌۱ و سیستم‌۲ در ذهن انسانه. جایی که سیستم‌۱ مسئول اعمال ناخودآگاه و ادراکی انسانه و سیستم‌۲ هم مسئول اعمالی که نیاز به راه‌حل‌های گام به گام دارند (قبلا اینجا راجع بهش صحبت کرده بودیم) حالا این ترم در دانشگاه شریف، درسی با عنوان سیستم‌۲ ارائه شده که قراره به بررسی این داستان و راه‌حل‌های ارائه شده براش بپردازه. موارد زیر جزو سیلابس این درس هستند:

- مقدمه بر مسائل ریزنینگ و سیستم‌۲
- معرفی روش‌های نوروسیمبلیک
- تولید برنامه
- انواع روش‌های پرامپت‌دهی مبتنی بر CoT مثل ToT
- مکانیزم‌های اسکیل‌کردن محاسبه در LLM‌ها
- ریزنینگ با کمک گراف‌های دانش
- نقش LLM Agent‌ها در ریزنینگ
- ارتباط کامپوزیشنالیتی با سیستم‌۲

لینک پلی‌لیست یوتیوب درس:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFr7f4WLNwracR8k8jgYONAp-2pmKrdc3

لینک پلی‌لیست آپارات درس:
https://www.aparat.com/playlist/14269123

لینک کانال تلگرامی درس:
https://www.tg-me.com/system2_spring2025

پی‌نوشت: اگر میخواید بدانید o1 و deepseek چه ایده‌ و تاریخچه‌ای پشتشونه و مسیر چند سال آتی هوش مصنوعی چه شکلی هست این کورس رو ببینید

#course

@nlp_stuff



tg-me.com/nlp_stuff/361
Create:
Last Update:

به سوی سیستم‌۲

پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه ۲۰۱۰، مدیون آموزش مدل‌های بزرگ دیپ لرنینگی روی دیتاست‌های بزرگ بوده، چیزی که بهش اسکیل‌کردن دیتا و پارامتر گفته می‌شه. با وجود تمام پیشرفت‌های دیپ لرنینگ، اما همچنان شبکه‌های عصبی در برخی مسائل مخصوصا ریزنینگی با سطح انسان فاصله دارند.در چنین شرایطی به قول ایلیا ساتسکیور، دیتا برای هوش مصنوعی به حکم سوخت فسیلی در حال اتمامه و ما دیگه بیشتر از یک اینترنت نداریم تا ازش دیتای آموزشی جدید برای مدل‌هامون بسازیم. وقتی که دیگه نمی‌شه پارامتر‌های مدل و یا داده آموزشی رو اسکیل کرد، شاخه تحقیقاتی جدیدی در پی اسکیل‌کردن میزان محاسبه در زمان اینفرنس یا به اصطلاح inference time compute هست، ایده‌ای که مغز اصلی کارهایی مثل o1 و deepseek هست. این ایده خیلی شبیه بحث‌های دو سیستم پردازشی سیستم‌۱ و سیستم‌۲ در ذهن انسانه. جایی که سیستم‌۱ مسئول اعمال ناخودآگاه و ادراکی انسانه و سیستم‌۲ هم مسئول اعمالی که نیاز به راه‌حل‌های گام به گام دارند (قبلا اینجا راجع بهش صحبت کرده بودیم) حالا این ترم در دانشگاه شریف، درسی با عنوان سیستم‌۲ ارائه شده که قراره به بررسی این داستان و راه‌حل‌های ارائه شده براش بپردازه. موارد زیر جزو سیلابس این درس هستند:

- مقدمه بر مسائل ریزنینگ و سیستم‌۲
- معرفی روش‌های نوروسیمبلیک
- تولید برنامه
- انواع روش‌های پرامپت‌دهی مبتنی بر CoT مثل ToT
- مکانیزم‌های اسکیل‌کردن محاسبه در LLM‌ها
- ریزنینگ با کمک گراف‌های دانش
- نقش LLM Agent‌ها در ریزنینگ
- ارتباط کامپوزیشنالیتی با سیستم‌۲

لینک پلی‌لیست یوتیوب درس:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFr7f4WLNwracR8k8jgYONAp-2pmKrdc3

لینک پلی‌لیست آپارات درس:
https://www.aparat.com/playlist/14269123

لینک کانال تلگرامی درس:
https://www.tg-me.com/system2_spring2025

پی‌نوشت: اگر میخواید بدانید o1 و deepseek چه ایده‌ و تاریخچه‌ای پشتشونه و مسیر چند سال آتی هوش مصنوعی چه شکلی هست این کورس رو ببینید

#course

@nlp_stuff

BY NLP stuff




Share with your friend now:
tg-me.com/nlp_stuff/361

View MORE
Open in Telegram


NLP stuff Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists

Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.

NLP stuff from in


Telegram NLP stuff
FROM USA