新智元报道  编辑：alan【新智元导读】代码模型可以自己进化，利用自身生成的数据来进行指令调优，效果超越GPT-4o直接蒸馏！LLM作为智能的基座，可以衍生出各种能力。代码能力就是其中一种：程序补全、注释、优化、修bug、测试等等。而想要充分发挥LLM的巨大潜力，指令调优（Instruction ...

Janus团队 投稿自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。 而基于Rectified Flow的模型（如Stable Diffusion ...

如果 LLM 保持现在的发展势头，预计在 2028 年（中位数 ... 基于这些考虑，谷歌 DeepMind 和芝加哥大学一个研究团队开发了一种可扩展的开放式 RLHF 框架 eva，即 Evolving Alignment via Asymmetric Self-Play，也就是「通过非对称自博弈实现的演进式对齐」。 概述地讲，eva ...

是否还在苦恼如何评估自己预训练好的多模态 LLM 的性能？是否还在使用并不靠谱的损失 Loss，困惑度 Perplexity（PPL），上下文 In-Context 评估 ...

Max Tegmark团队又出神作了！他们发现，LLM中居然存在人类大脑结构一样的脑叶分区，分为数学/代码、短文本、长篇科学论文等 ...

为了解决这一问题,Jin等人提出了一种名为LLM-Mixer的创新框架,旨在通过引入多尺度时间序列分解,使LLMs更好地适应时间序列预测任务。该研究的主要 ...

LLM-Dojo使用简洁且易阅读的代码构建模型训练、RLHF框架等各种功能，使项目易于学习且方便魔改与实验，与大多开源框架相同均是基于huggingface。 主要内容如下： SFT训练框架: 简洁清晰的开源大模型训练框架，支持Deepspeed多卡、Lora、QLora、全参等训练，自动适配 ...