布朗大学的研究人员发布论文介绍了一个名为LexC-Gen的方法，它旨在解决低资源语言（即那些缺乏大量标注数据的语言）在自然语言处理（NLP）任务中的挑战。LexC-Gen通过使用双语词典和大型语言模型（LLMs）来生成这些语言的分类任务数据。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.14086 ... 阅读全文

来自Meta的研究人员发布论文介绍了一种名为Searchformer的新型Transformer模型，它通过一种称为搜索动态引导（search dynamics bootstrapping）的方法，训练Transformer来解决复杂的规划任务。Transformer是一种深度学习模型，通常用于处理自然语言处理（NLP... 阅读全文

来自滑铁卢大学、艾伦人工智能研究所、香港科技大学的研究人员推出开源代码生成系统OpenCodeInterpreter。这个系统旨在通过结合代码执行和迭代精炼，提高代码生成的质量和实用性。它通过一个名为“CodeFeedback”的数据集进行训练，该数据集包含了68K多轮交互，模拟了用户、代码模型和编译器之间的互动。它不... 阅读全文

Hugging Face 近日开源了一款名为“Cosmopedia”的 AI 训练数据集，号称是目前世界上最大的合成数据集。该数据集内容均由 Mixtral 7b 模型汇总生成，其中收录 3000 万以上文本文件，包含大量教科书、博客文章、故事小说、WikiHow 教程等内容，共计 250 亿个 Token。Cosmo... 阅读全文

来自微软的研究人员发布论文介绍了一种名为LongRoPE的技术，它能够显著扩展大语言模型（LLMs）的上下文窗口，达到了2048k个标记的惊人长度。这是首次实现这样的扩展，同时在保持原始短上下文窗口性能的同时，只需要1k步的微调，训练长度在256k以内。这项技术通过三个关键创新实现：首先，它识别并利用了位置插值中的两种... 阅读全文

Meta推出数据集Aria Everyday Activities (AEA) ，这是一个以第一人称视角记录的多模态开放数据集，通过Project Aria眼镜收集。AEA数据集包含了多个佩戴者在五个不同地理位置的室内环境中记录的143个日常活动序列。每个记录都包含了通过Project Aria眼镜收集的多模态传感器数... 阅读全文

来自Google DeepMind、魁北克人工智能研究所、蒙特利尔大学的研究人员发布论文探讨了在深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）中，如何通过修剪网络（pruning）来提高模型的性能。修剪网络是一种优化技术，它通过移除神经网络中不重要的参数（通常是权重较小的连接），来减少... 阅读全文

来自香港大学、腾讯AI实验室的研究人员发布论文介绍了一种名为Bi-Modal Behavioral Alignment (BBA) 的方法，它是为了提高大型视觉-语言模型（LVLMs）在复杂多模态推理任务中的表现。BBA方法的核心在于它能够更好地利用视觉信息和领域特定语言（DSL）的表示，这两种信息在传统的Chain-... 阅读全文

这篇论文介绍了一种名为Ouroboros的新型解码框架，它旨在加速大语言模型（LLMs）的推理过程。Ouroboros通过一种称为“推测性解码”的方法，使用一个小型模型快速生成草稿，然后利用大型模型进行验证和修正，以减少时间开销。这种方法不需要对模型进行额外训练，也不会影响生成质量。 GitHub地址：https://... 阅读全文

来自谷歌的研究人员发布论文介绍了一个名为USER-LLM的框架，它是一个用于改进大语言模型（LLMs）以更好地理解和适应用户交互数据的系统。USER-LLM通过使用用户嵌入（user embeddings）来为LLMs提供上下文信息，这些嵌入是从用户的多样化交互数据中自动学习得到的，能够捕捉用户的偏好和行为模式。 论文... 阅读全文

来自马里兰大学帕克分校的研究人员发布论文探讨了大语言模型（LLMs）在面对对抗性攻击时的脆弱性。对抗性攻击是指故意设计输入，以诱导模型产生非预期或有害的输出。论文的主要目的是扩展我们对LLMs对抗性攻击的理解，不仅仅是“越狱”（即让模型产生违反其训练目标的输出），而是包括更广泛的攻击类型和目标。 论文地址：https:... 阅读全文

据浪潮服务器微信公众号发文，昨日，基于Yuan2.0-2B模型的智能AI助手YuanChat发布，其可以在Windows电脑上本地化部署。据介绍，YuanChat是专为源2.0大模型设计的客户端应用，集成了模型推理服务和聊天交互界面，具备代码生成、代码解析、数学计算、逻辑推理、知识问答、文案创作等能力。（官方介绍） G... 阅读全文