摘要，在现实世界的应用中，如引文网络、社交网络和生物数据等领域，图，graph，在表示和分析复杂关系方面起着至关重要的作用，最近，大型语言模型，LargeLanguageModels，LLMs，在众多领域取得了显著成功，并且也被应用于与图相关的任务中，以超越传统的基于图神经网络，GraphNeura...

  之前很多研究都是生成、发现、过滤高质量的通用指令微调数据，而大家对代码任务的越发关注，如何构建更好的代码指令调整数据也越发重要，下面给大家带来一篇筛选高质量代码指令微调数据的文章，主要基于指令的复杂性、回复质量和指令的多样性三个维度来进行样本的筛选，同时也指出了当前部分代码指令数据在HumanEva...

  一、结论写在前面论文标题，Web2Code，ALarge，scaleWebpage，to，Code&gt，论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2406.20098​​项目链接，​​https，mbzuai，llm.github.io，webpage2code，​​多模态大型...

  在深度神经网络的训练过程中，全量化训练，FullyQuantizedTraining，FQT，通过将激活值、权重和梯度量化到较低的精度，显著加速了训练过程，随着对训练数值精度的不断压缩，一个自然而然的问题浮现出来，全量化训练的极限是什么，即，能够实现的最低位宽是多少，理想情况下，如果能将位宽压缩到1...

  GPT，4、Gemini系列、Llama，3等开闭源大模型，通常使用的是下一个token预测，Next，tokenPrediction，的损失函数进行预训练，这种方法虽然强大，但有很多局限性，例如，需要大量的训练数据才能使模型达到人类儿童的智商，并且随着模型参数的增大推理效率会变差，因此，Meta、...

  论文标题，LLM，GeneratedNaturalLanguageMeetsScalingLaws，NewExplorationsand&gt，机构，论文链接，​​https，arxiv.org，pdf，2407.00322.pdf​​在人工智能领域，大型语言模型，LLM，如GPT，4的出现...

  随着人工智能在解决复杂问题的深入，我们急需探索LLM智能体在模拟环境中的社会行为，特别是它们如何从自然状态过渡到建立社会契约的联邦状态，核心问题包括LLM智能体是否能够展现出类似人类的社会契约形成过程，不同的环境和智能体参数如何影响这一过程，以及这些观察结果对于理解人类社会动态有何启示，6月21日发...

  在大型语言模型，LLM，的应用中，有几个场景需要以结构化的方式呈现数据，其中信息提取和查询分析是两个典型的例子，我们最近通过更新的文档和一个专门的代码仓库强调了信息提取的重要性，对于查询分析，我们同样更新了相关文档，在这些场景中，数据字段可能包括字符串、布尔值、整数等多种类型，而在这些类型中，处理高...

  AIAgent，智能体，作为大模型的重要应用模式，能够通过使用外部工具来执行复杂任务，完成多步骤的工作流程，为了能全面评估模型的工具使用能力，司南及合作伙伴团队推出了T，Eval评测基准，相关成果论文已被ACL2024主会录用，查看原文，https，arxiv.org，abs，2312.14033​...

  多模态大模型，就是支持多种数据格式的模型，很多人都听说过多模态，也知道多模态大模型，但如果让你介绍一下什么是多模态大模型，它有什么优点和缺点，以及为什么需要多模态，这时可能就有点傻眼了，从应用角度来说，垂直应用的大模型才应该是未来的趋势，那么为什么还要研究多模态大模型呢，今天我们就来了解一下什么是多...

  好的故事总能激励人前行，好的工作也是一个巨大的跳板！以及最关键的是敢于对你领导的不合理要求说，NO，！它不仅有助于保护我们自己的职业健康，也能真的确保项目以更合理和高效的方式推进~这对你来说也许是一个好的，跳板，，​​前后端，测试岗​​均可投，点它即可RobertC.Martin，世界级编程大师，设...

  随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域迎来了一个又一个里程碑式的突破，其中，实时目标检测作为计算机视觉的重要分支，更是取得了举世瞩目的成就，在众多实时目标检测模型中，YOLO系列凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，一直是业界的佼佼者，而今天，我们将要探讨的，正是YOLO系列中的最新成员——YOLO...

  当今大模型如此火热，作为一名数据同学，持续在关注LLM是如何应用在数据分析中的，也关注到很多公司推出了AI数智助手的产品，比如火山引擎数智平台VeDI—AI助手、KyligenceCopilotAI数智助理、ThoughtSpot等，通过接入人工智能大模型，提升数据处理和查询分析的效率，智能数据分析...

  不知道大家有没有注意到现在大模型百花齐放，但是模型参数大小却非常一致，基本都是7B，13B，65B等，那么，为什么被设计成这么大呢，网络上有很多解释，笔者结合自己的理解，分享其中可能的原因，最直接的就是历史传承，因为最初OpenAI在就是这么干的，然后，Meta借鉴了OpenAI的做法，推出了lla...

  先从简单的开始，而不是从复杂的开始；简单意味着成就感，复杂意味着挫败感，理论是来自于现实中的实践结果，理论来自于实践，验证于实践；单纯的理论是没有生存空间的，为什么你觉得大模型很难，甚至觉得学不会大模型，原因就在于你太沉迷于理论，而忽略了实践的意义，大模型不是一个纯理论的科学大模型技术并不是一个纯粹...