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[Paper] 面向尼泊尔语 LLM：使用尼泊尔 BPE 分词器的高效 GPT 训练
尼泊尔语是一种低资源语言，拥有超过3200万使用者，因其复杂的语法，在自然语言处理 (NLP) 中仍面临挑战，……
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[Paper] 低资源，高影响：构建包容性语言技术的语料库
本教程（https://tum-nlp.github.io/low-resource-tutorial）旨在为从事多语言和低资源自然语言处理的 NLP 实践者、研究者和开发者提供帮助。
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[Paper] Polypersona：基于角色的 LLM 用于合成调查响应
本文介绍了 PolyPersona，一个用于在多个领域合成 persona 条件的调查响应的生成框架。该框架指...
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[Paper] 改进慢速转移预测：生成方法比较
监控数据传输性能是科学计算网络中的关键任务。通过在通信阶段早期预测性能，...
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[Paper] 地震学建模代理：为地球物理研究人员提供的智能助手
为了解决主流开源软件传统工作流中陡峭的学习曲线以及对复杂手动文件编辑和命令行操作的依赖……
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机器学习“Advent Calendar”第16天：Excel中的Kernel Trick
Kernel SVM 常常显得抽象，涉及 kernels、dual formulations 和 support vectors。在本文中，我们走一条不同的路径。从 Kernel Density Estimation 开始……
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机器学习八年后的经验教训
深度工作、过度认同、体育和博客。文章《机器学习八年后的经验教训》首次发表于 Towards Data Science....
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[Paper] PentestEval：基准测试基于LLM的渗透测试的模块化和阶段级设计
Penetration testing 对评估和强化系统安全以抵御真实世界威胁至关重要，然而传统工作流仍然高度手动，...
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AI 如何学习：通过午夜烟雾弥漫的 Jollof 冒险解释梯度下降
现代世界的许多方面都由人工智能驱动。人工智能（AI）如今推动着我们生活的无数层面，加速人类……
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AWS CTO 对 AI 时代开发者的展望
在所有国家和城市与客户会面时，我不断听到“AI会抢走我的工作吗？”这样的提问……
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[论文] Cornserve：高效服务任意到任意多模态模型
我们提出了 Cornserve，这是一种高效的在线服务系统，针对一种新兴的多模态模型类别——Any-to-Any 模型。Any-to-Any 模型接受组合…
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数据智能东京 #21：在AI时代对抗错误信息
活动概述：在12月9日星期二，我参加了第21届 Data Intelligence Tokyo 聚会，由 Quollio 组织。本次活动在新地点 WeWork KDX 举行……