Scaling up Continual Learning — Ronak Malde, Trajectory
Ronak Malde från Trajectory presenterar self-distillation, en metod för att träna AI-modeller på långvariga uppgifter med många steg.
Problemet han löser är att när modeller tränas på långa sekvenser med befintliga metoder, blir de osäkra och fyller sitt svar med ord som "men", "vänta" och "kanske" — vad han kallar "but wait-problemet". Self-distillation fungerar genom att göra modellen till sin egen lärare: man ger en version av modellen extra information ("hints") och tränar en annan version att matcha dess beslut utan dessa hints. Till skillnad från andra träningsmetoder som måste välja mellan olika fördelar, säger Malde att self-distillation får alla fyra önskade egenskaper: att träna på verklig data, att kunna sampla olika vägar, att göra det effektivt utan parallella körningar, och att ge belöning för varje enskild token.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Lumaril, which develops AI software for optimizing industrial production by connecting to existing control systems, raised a $66M Series A at a $400M valuation
Techmeme för 2 tim sedan
DeepSeek open sources Super-Agent as a research prototype, a proactive coding agent it says can monitor group chats for coding issues and suggest solutions
Techmeme för 2 tim sedan
Insurance software maker Guidewire agrees to acquire Hyperexponential, which makes AI-powered insurance underwriting and pricing software, for $1.7B in cash
Techmeme för 2 tim sedan
One word for AI agents in 2027
Nate Herk för 6 tim sedan