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【阶跃星辰】开源LLM最优超参工具
阶跃星辰研究团队通过大规模实证探索，耗费了近 100 万 NVIDIA H800 GPU 小时（约百万美元），从头训练了 3,700 个不同规模，共计训了 ...
【DeepMind团队】SynthID-Text水印技术开源实战
现如今，大型语言模型（LLM）生成的内容已经充斥了整个互联网，并且这些模型还能模仿各种类似真人的语气和行文风格，让人难以分辨眼前的文本究竟来自人类还是 AI。这...
【Meta】自学习评估器
Meta 在 8 月发表了一篇题为《Self-Taught Evaluators》的论文，提出了自学习评估器，用于生成合成偏好数据来训练奖励模型，无需依赖人...
多模态大模型通用评测器LLaVa-Critic
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟，研究的探索空间正由预训练转向后期训练（Post-training），OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。而 ...
【清华】深度学习编辑器MagPy实战
张晨，清华大学计算机系高性能所博士生，导师为翟季冬老师，主要研究方向为面向人工智能和量子计算的高性能异构计算系统。在OSDI、SC、ATC、ICS会议上发表...
【华为+中科大】工具调用模型ToolACE实战
大语言模型（如 GPT-4）具备强大的语言处理能力，但其独立运作时仍存在局限性，如无法进行复杂计算，获取不到实时信息，难以提供专业定制化功能等。而大语言模型的工...
