解释器模型首创！Tilde打破提示工程局限，让AI推理更精准

主要观点总结

初创公司Tilde正在构建解释器模型，通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。文章介绍了Tilde的工作重点，包括解释器模型的应用、与提示工程的区别、稀疏自动编码器等技术的运用。

关键观点总结

关键观点1: Tilde公司致力于提升大语言模型的推理能力和生成精度。

Tilde正在构建解释器模型和控制技术，通过引导采样动态调整生成策略，旨在实现更灵活高效的AI交互方式。

关键观点2: 解释器模型的应用案例。

通过Lama 3.1 8B的案例展示了如何运用解释器模型优化大语言模型推理能力；同时，利用文本生成视频模型实现了更精细的生成控制。

关键观点3: 解释器模型与提示工程的区别。

引导采样和提示工程是两种不同的控制LLM输出方向的方法。引导采样通过调整模型内部的采样策略来动态引导输出方向，而提示工程则通过优化输入提示的内容或结构来引导模型输出。

关键观点4: 稀疏自动编码器在Tilde研究中的应用。

稀疏自动编码器是Tilde研究的重要领域。它探讨了如何更高效地组织和控制模型的内部机制，包括解决稀疏编码中的速率-失真问题，以及通过信息瓶颈框架理解Top-k方法等。

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   新智元报道   编辑：静音 【新智元导读】 一家总部位于美国加州的初创公司Tilde，正在构建解释器模型，解读模型的推理过程，并通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。相比直接优化提示的提示工程，这一方法展现出更灵活高效的潜力，有望重塑AI交互方式。 可解释性是人工智能领域中的一个核心挑战，也是一个备受关注的问题。随着AI模型（尤其是深度学习模型）的规模和复杂性不断增长，模型内部的计算过程变得越来越难以理解。 但一直以来，模型的可解释性好像不如模型的性能那般受重视，往往不是新产品发布的宣传重点。 而最近，一个总部位于美国加州的AI初创Tilde宣布成立，专为模型可解释性而生。 他们正在构建解释器模型和控制技术，以解锁模型的深层推理和指令能力，从而实现新一代的人 ………………………………