超前了！百度才是Scaling Law的发现者？OpenAI和Claude都受其启发,百度,openai,吴恩达,李彦宏,深度学习,谷歌 ...

随着数据量的增加，大多数模型会经历幂律泛化改进，直至数据量接近其有效容量。在这种情况下，参数为 170 万的模型的准确率在大约 170 小时的音频数据时开始趋于平稳，而参数为 600 万的模型在大约 860 ...

机器之心报道机器之心编辑部原来早在 2017 年，百度就进行过 Scaling Law 的相关研究，并且通过实证研究验证了深度学习模型的泛化误差和模型大小随着训练集规模的增长而呈现出可预测的幂律 scaling 关系。只是，他们当时用的是 ...

周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如，天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波，以及数学运算和逻辑推理等。

原来早在 2017 年，百度就进行过 Scaling Law 的相关研究，并且通过实证研究验证了深度学习模型的泛化误差和模型大小随着训练集规模的增长而呈现出可预测的幂律 scaling 关系。只是，他们当时用的是 LSTM，而非 ...

随着数据量的增加，大多数模型会经历幂律泛化改进，直至数据量接近其有效容量。在这种情况下，参数为 170 万的模型的准确率在大约 170 小时的音频数据时开始趋于平稳，而参数为 600 万的模型在大约 860 ...

所以归根溯源，Scaling Law的研究从源头看，是绝对绕不开百度的。或者说百度才是ScalingLaw的最早发现者，从某种意义上，为全球生成式AI的爆发奠定了基础。 此前曾在Open AI工作，参与了GPT-3等重要项目开发的AI专家Gwern ...

金磊 发自 凹非寺 罕见，着实罕见。 今年的NeurIPS，竟然一口气颁发了两个时间检验奖（Test of Time Awards）！ 这两篇论文对整个领域的影响是不可否认的。 第一篇，很经典——GAN。 出自Yoshua Bengio、lan ...

人工智能走到今天，注定不是一场平静的旅程。它曾几度登上高峰，又数次坠入寒冬。背后，有一批值得铭记的“盗火者”，他们用一次次技术突破，铺设出通往智能的道路。然而，这条路从来没有一帆风顺，甚至可以说是荆棘丛生，争论与分歧始终如影随形。

为了应对这些挑战，后续的研究人员提出了许多改进方案，如条件GAN（cGAN）、WGAN等，使得GAN的训练更加稳定，生成效果更加优秀。

11月27日消息，“大多数人不知道，关于Scaling Law的原始研究来自2017年的百度，而不是2020年的OpenAI。” 近日一则上述内容刷爆AI圈子，引发对百度研究能力的赞叹。 而事情的起因，则是Anthropic创始人Dario ...