语言生成
种子扩散预览：兼具快速推理和高性能的下一代代码生成模型
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Forget-Me-Not: 建议采用一种简单的提示技术，防止在长时间的提示中遗忘信息
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使用 PrefBERT 进行以语义为重点的奖励设计，这是一种用于生成长句的新评估方法
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OpenScholar：通过 LLM 实现科学文献的知识合成和可靠性提升
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超解析内存网络：改变 Transformer 内存效率的新方法
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Hymba，一种挑战小型 LLM 极限的新架构
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Insight-V：连接视觉与思维的多模态推理新策略
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PosterLlama：语言模型设计能力和内容感知布局生成
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布局生成
越南高中化学试题中大规模语言模型的局限性和可能性
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大型语言模型
YesBut：帮助 VLM 理解讽刺和漫画的数据集的出现！
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数据集
![[InfiMM-WebMath-40B]](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2024/infimm-webmath-40b_1_-520x300.png)
[InfiMM-WebMath-40B]利用由 24 亿数学文档组成的数据集提高 LLM 的数学性能！
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数据集。
人工智能改变数学教育，使用大规模语言模型解决数学问题的潜力和挑战
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大型语言模型
![[Qwen2.5-Coder]专门从事代](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2024/qwen2-5-coder-520x300.png)
[Qwen2.5-Coder]专门从事代码生成、完成和数学推理任务的 LLM
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大型语言模型
![[NVLM]多模态 LLM 在图像和语言](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/nvlm-520x300.png)
[NVLM]多模态 LLM 在图像和语言任务中的表现优于 GPT-4o
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大型语言模型
![[beeFormer] Transfor](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/beeformer-520x300.png)
[beeFormer] Transformer 是通过在推荐系统中结合文本信息和交互数据训练出来的
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大型语言模型
![[检索注意]提高 LLM 处理长上下文的](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/retrievalattention_1_-520x300.png)
[检索注意]提高 LLM 处理长上下文的效率！
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大型语言模型
![[BitNet B1.58] 模型参数用](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/August2024/bitnet_b1.58-520x300.png)
[BitNet B1.58] 模型参数用三个值表示，精度优于 Llama！
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大型语言模型