本文介绍如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失 (Triplet Margin Loss) 微调嵌入模型，并重点阐述实现细节和代码示例。三元组损失是一种对比损失函数，通过缩小锚点与正例间的距离，同时扩大锚点与负例间的距离来优化模型。

传统的 Scaling Laws 范式是否已经达到极限？新的 Scaling Laws 范式能否解决数据难题？只要扩展测试时计算，就能够实现通用人工智能吗？「LLM + 推理模型」是否能实现类人智能？LLM 真的具有推理能力吗？

机器之心报道机器之心编辑部昨天，The Information 的一篇文章让 AI 社区炸了锅。这篇文章透露，OpenAI 下一代旗舰模型的质量提升幅度不及前两款旗舰模型之间的质量提升，因为高质量文本和其他数据的供应量正在减少，原本的 Scaling ...

OpenAI研究科学家、德扑之父Noam Brown第一时间转发了新研究，并称我们通过o1开发了一种scale测试时计算的新方法，但它并不是唯一的方法，也可能不是最好的方法。很兴奋可以看到学术研究人员朝着这个方向，探索出新的方法。