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大型语言模型

OpenAI 杀入抗衰老领域!AI 设计的“长寿蛋白”效率狂甩人类几十倍

2025年1月19日23时 作者 AI寒武纪

OpenAI开发的AI模型通过优化山中因子提高了50倍效率,成功加速了细胞‘重编程’过程,有望实现人类寿命延长10年的目标。

分类 国际、 资讯 标签 10年、 AI 模型、 Retro Biosciences 和 OpenAI、 Sam Altman、 大型语言模型、 长寿蛋白 发表评论

3.1K+ Star!code2prompt:一个代码转提示的命令行工具

2025年1月14日14时 作者 AIGC创想者

code2prompt 是一个命令行工具,用于快速生成代码库的大型语言模型提示符,并支持多种自定义选项和过滤功能。

分类 开源 标签 code2prompt、 Gitdiff、 JSON格式输出、 PullRequest、 命令行工具、 大型语言模型 发表评论

MCTS-GSM8k-Demo:用蒙特卡洛树搜索与大型语言模型结合解决数学问题的演示项目

2025年1月14日8时 作者 NLP工程化

MCTS-GSM8k-Demo结合蒙特卡洛树搜索和大型语言模型解决数学问题,提升解题效率。项目可从Github及B站获取。

分类 开源 标签 Bilibili、 GitHub、 MCTS-GSM8k-Demo、 Wangmerlyn、 大型语言模型、 蒙特卡洛树搜索 发表评论

电子书《Taming LLMs》,一本针对大型语言模型(LLMs)应用开发中的挑战和陷阱的实用指南

2025年1月12日8时 作者 NLP工程化

《Taming LLMs》是一本关于大型语言模型应用开发的实用指南,探讨其能力和关键限制,并提供Python示例和开源解决方案。

分类 开源 标签 GitHub、 NLP工程化知识星球、 Python示例、 Souzatharsis、 Taming LLMs、 大型语言模型 发表评论

速递|AI独角兽Cohere发布企业级搜索产品,与Glean等竞争

2025年1月11日16时 作者 Z Potentials

Cohere发布新产品North,结合大型语言模型和搜索模型以帮助企业更快工作,展示其在企业市场的潜力。

分类 国际、 资讯 标签 AI 代理、 Cohere、 企业内部财务互动、 大型语言模型、 客户支持、 搜索模型 发表评论

NeMo-Skills:提升大型语言模型技能的项目

2025年1月9日8时 作者 NLP工程化

NeMo-Skills 是一个项目,专注于提升大型语言模型解决数学问题的能力,并支持多种任务的优化和改进。

分类 开源 标签 NeMo-Skills、 NVIDIA、 多种任务优化、 大型语言模型、 技术创新、 数学问题解决 发表评论

NeurIPS 2024 LLM推理教程代码:大型语言模型推理Tutorial

2025年1月3日8时 作者 NLP工程化

NeurIPS 2024 LLM推理教程代码介绍:涵盖生成算法、元生成算法和高效元生成算法,旨在提高模型推理效率和效果。

分类 开源 标签 Carnegie Mellon University、 LIP、 NeurIPS、 元生成算法、 大型语言模型、 生成算法 发表评论

Simple CSC:一款基于大型语言模型的中文拼写纠错工具

2025年1月2日23时 作者 NLP工程化

Simple CSC:一款基于大型语言模型的中文拼写纠错工具,无需训练和提示,简单高效。

分类 开源 标签 GitHub、 Jacob Zhou、 Simple CSC、 大型语言模型、 官方网站、 简单高效 发表评论

低精度只适用于未充分训练的LLM?腾讯提出LLM量化的scaling laws

2024年12月29日20时 作者 机器之心

腾讯 AI Lab 研究发现低比特量化仅在未充分训练的 LLM 上能取得与 fp16/bf16 相当的性能表现,提出了一套低比特量化的 scaling laws,并通过实验验证其普适性。

分类 学术、 资讯 标签 100T、 4-bit、 充分训练、 大型语言模型、 腾讯 AI Lab、 量化差 (QID) 发表评论

是时候停止炒作「o3是AGI」了!背后15人安全对齐团队大盘点

2024年12月22日14时 作者 机器之心

机器之心报道
机器之心编辑部
我们或许可以称o3是「更高级的推理AI」,而远不是AGI。
昨天凌晨,

分类 学术、 资讯 标签 Alec Heylar、 Alex Beutel、 CoT技术、 GPT-Next、 Hongyu Ren、 Hyung Won Chung、 Jason Wei、 o1模型、 OpenAI项目、 Rachel Dias、 大型语言模型、 机器学习责任 发表评论
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