Llama-3.1-Minitron-4B-Depth-Base 变体是最快的，平均吞吐量约为 Llama 3.1 8B 的 2.7 倍，而 Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base 变
模型。
对于密集检索器，检索并获取前k个文档并将其输入到少量射击Answerer中，其中GTR段落的k=1，GTR命题的k=2。检索键是
AI，已经斩获了IMO奥数银牌！就在刚刚，谷歌DeepMind宣布：今年国际数学奥林匹克竞赛的真题，被自家的AI系统做出来了。其中，AI不仅成功完成了6道题中的4道，而且每道题都获得了满分，相当于是银牌的最高分——28分。这个成绩，距离金牌只有1分之遥！609名参赛选手中，拿到金牌的只有58人在正式比赛中，人类选手会分两次提交答案，每次限时4.5小时。有趣的是，AI只用了几分钟便答出了其中一道，但
在几个数学任务上，几个Agent在成本（以美元计）、工具使用精确度、工具使用召回率以及结果正确性方面的表现
前言作者：DefTruth，AI Infra，暨南大学(JNU) 本文主要是记录一下关于多模态大模型InternLM/InternVL系列的一些要点的理解。还是那句话，好记性，不如烂笔头。本文当成个人笔记用，行文风格和先前写的LLaVA系列一致。本文的重点是讲解多模态模型InternVL 1.5，但是InternVL 1.5选择了InternLM2作为LLM底座，以及使用InternViT-6B作
自LLM展现出智能以来，使用LLM增强代理规划能力的研究受到了越来越多的关注。作者概述了主要的研究方向，并在前文中对各种方法进行了详细比较和分析。•。
• LoRA。
值得一提的是，尽管LLMLingua-2只在一个数据集上训练，但在域外的测试中，它的表现不仅与当前最先进的任务
啥？新版GPT-4是在Q*的输出上微调的？在竞技场重回榜一的新版GPT-4 Turbo，成功再次踩中大家嗨点。它此次的性能提升体现在数学、推理、代码上，而且输出内容废话更少。最让大家感到兴奋的是其数学/推理能力，现在可以在一些问题上完胜其他大模型。比如“求y=x^4-5x^2-x+4和y=x^2-3x交点的y坐标之和。”只有最新版GPT-4 Turbo能测出来。这条推特被公开承认自己参与过Q*的L
为了进一步降低 Sora 复现的门槛和复杂度，Colossal-AI 团队在代码仓库中还提供了便捷的视频数据预处理脚本，让大家可以轻松启动 Sora 复现预训练，包括公开视频数据集下载，长视频根据镜头连续性分割为短视频片段，使用开源大语言模型 LLaVA [7] 生成精细的提示词。作者团队表示，他们将会继续维护和优化 Open-Sora 项目，预
秩分解获得的 LowRank Llama 和 OneBit-7B。为了使用充分训练好的原模型更好地初始化量化后的模型，进而促进更好的知识迁移效果，作者提出一种新的参数矩阵分解方法，称为 「值
大模型生成已经没什么延迟了……来感受下这速度。，时长00:06眼花缭乱了吧，生成速度
为了理解深度学习或深度网络在这种类型的表征学习中的作用，Tishby and Zaslavsky (2015) 在论文《Deep learning and the informatio
根据来自The Information的最新消息，Q*的前身是GPT-Zero，这个项目由Ilya Sutskever发起，名字致敬了DeepMind的Alp
上下文窗口（context window）是指语言模型在进行预测或生成文本时，所考虑的前一个词元（tok
他的研究方向是在语言智能。
这篇文章的目的是回顾经过时
万普尼克（Vapnik）建立的一套机器学习理论，使用统计的方法，因此有别于归纳学习等其它机器学习方法。由这套理论所引出的支持向量机对机器学习的理论界以及各个应用领域都有极大的贡献，一般情况下弗拉基米尔-万普尼克理论是香农实验室奠基资料和自身的数学背景。 目前理论分析方面有间隔（Margin）和
课程介绍 本课程涉及深度学习和表示学习的最新技术，重点是有监督和无监督的深度学习，嵌入方法，度量学习，卷积和递归网络，并应用于计算机视觉，自然语言理解和语音识别。前提条件包括：DS-GA 1001数据科学入门或研究生水平的机器学习课程。 文末附本课程视频及ppt免费下载地址。课程主页https://at
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