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[Paper] 多少算太多？探索 LoRA Rank 在保持知识和领域鲁棒性方面的权衡
大型语言模型正日益通过微调适配下游任务。全监督微调（SFT）和参数高效微调（P...）
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[论文] 使用 LLM-as-Judges 评估安全指标
LLMs（Large Language Models）在文本处理流水线中被越来越多地使用，以智能地响应各种输入和生成任务。这引发了...
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[Paper] 类人工作记忆来自人工内在可塑性神经元
工作记忆使大脑能够整合瞬时信息，以实现快速决策。人工网络通常通过 recurrent 或 par...
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使用 Python 的实用时间序列异常检测工具包
以下是如何在每个序列中检测点异常，并在整个银行范围内识别异常信号。文章《A Practical Toolkit for Time Series Anomaly Detection》。
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[Paper] 语义等价的代码转换如何影响代码LLMs的成员推断？
大型语言模型在代码方面的成功依赖于海量的代码数据，包括公共开源仓库，如 GitHub，以及私有的、保密的…
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[Paper] 关于评估由生成模型撰写的代码审查的相关性
在代码审查中使用像 ChatGPT 这样的大语言模型可以带来有前景的效率提升，但也引发了对正确性和安全性的担忧。Existing e...
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[论文] LLMQ：面向消费级 GPU 的高效低精度预训练
我们提出了 LLMQ，这是一种端到端的 CUDA/C++ 实现，用于在经济实惠的通用 GPU 上进行中等规模语言模型的训练，例如 3B 到 32B 参数。
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数据标注：驱动精准且可扩展的 AI 系统
引言 数据标注是人工智能的基础过程，使机器能够从真实世界的数据中学习。它涉及添加意义……
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[Paper] 离线多任务多目标数据驱动进化算法与语言代理模型及隐式 Q 学习
数据驱动的进化算法在通过稳健的 surrogate modeling 解决昂贵的优化问题方面展现出惊人的成果。虽然前景可期……
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AI 背景去除器：AI 如何检测对象并分离背景
AI 背景移除工具乍一看可能像魔法一样。你上传一张图片，点击一个按钮，背景就消失了。在这简单的交互背后……
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盲源分离用于自动语音识别：机器如何学习解开混合信号
引言 在现实世界中，信号很少是干净且孤立的。麦克风捕获重叠的声音，传感器记录多个物理现象在……