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No 1. #免费##抽奖# 携手@图灵文化 @图灵新知 送出3本《hello 算法》 No 2. #免费##抽奖# 携手@博文视点Broadview 送出3本《大语言模型：原理与工程实践(全彩)》 No 3. SceneScript：语言模型赋能3D场景理解 No 4. TorchTune：易于使用的 PyTorch 库，可轻松编写、微调和实验LLM模型。该库提供了多种功能，包括使用 native-PyTorch 实现的流行语言模型，支持各种格式的复原，以及提供训练和评估工具，例如 HF 格式的检查点支持 No 5. qlora-pipe：用于训练大语言模型的开源脚本，可以在四块4090 GPU上对LLM进行定制训练 No 6. Devika：基于开源的 AI 软件工程师，可以理解人类的高级指令，并根据这些指令，分解成步骤，进行相关信息的研究，并编写代码实现目标 No 7. SpatialData: 用于处理多模态空间 omics数据的开源框架 No 8. [CL]《Encode Once and Decode in Parallel: Efficient Transformer Decoding》 No 9. Ludic：轻量Python框架，类似于 React，使用组件的方式构建 HTML 页面。它与 htmx.org框架集成在一起，无需编写大量 JavaScript，可以与 Starlette框架一起使用 No 10. 几篇论文实现代码 No 11. RWKV_Pytorch：用纯Pytorch原生实现的RWKV大语言模型的推理框架 No 12. GAMA-Bench：多Agent环境下LLM博弈能力的性能测试基准 No 13. AGI的定义之争：人工智能的终极目标还有多远？ No 14. 晚安～ [月亮] No 15. [LG] RewardBench: Evaluating Reward Models for Language Modeling ...... No 16. Lightning Thunder：开源 PyTorch 代码编译器，可以使 PyTorch 程序更快，无论是单个加速器还是分布式环境 No 17. ArXiv Paper Reader：旨在简化和流利的arXiv论文阅读，使用 LaTeX 代码转换为 HTML 页面，然后提取文本和公式，将其转换为视频，并创建与 PDF 文档匹配的图，以及文本分段并将其转换为音频 No 18. 面向无人驾驶的世界模型相关论文资源列表 No 19. [LG] Evaluating Frontier Models for Dangerous Capabilities ...... No 20. ReverserAI：通过使用本地大语言模型 (LLM)，自动推荐函数名称，帮用户进行软件逆向工程 No 21. 'FaceSearchSDK_Android - On Device Android Face 1:N and M:N ...... No 22. [CV] RadSplat: Radiance Field-Informed Gaussian Splatting ...... No 23. LLaMA Nuts and Bolts：旨在通过代码和文档了解 LLaMA 和其组件运行背后的原理的开源项目 No 24. Hugot: 用于 golang 的 huggingface transformer pipelines，可以轻松地将 Python 中的 huggingface 模型部署到 golang 应用中 No 25. [CV]《When Do We Not Need Larger Vision Models?》 No 26. text-splitter：将文本分割成不同的片段，以便在处理更大的文本时更好地处理文本 No 27. [good]//这里以通俗易懂的方式来分析Sora的可能做法，包括它的整体结构以及关键组件。我希望即使您不太懂技术，也能大致看明白Sora的可能做法，所以画了几十张图来让看似复杂的机制更好理解，如果您看完对某部分仍不理解，那是我的问题。技术神秘化的去魅：S... No 28. img2img-turbo：基于SD-Turbo的一步图到图变换 No 29. Common Corpus 让 AI 更透明 No 30. 该论文通过逆向训练语言模型并保留实体词序不变，大幅减轻了大型语言模型中的“颠倒诅咒”，是解决该问题的有效方法之一。//[CL]《Reverse Training to Nurse the Reversal Curse》 No 31. 大语言模型与工具使用相关论文资源列表 No 32. [LG]《Non-negative Contrastive Learning》 No 33. [LG] Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes 网页链接 ...... No 34. 李世乭“人机大战”8年后的反思和感悟 No 35. 通过在多个图像尺度上提取特征，不扩大模型规模也可以获得强大的视觉表示，在各类下游任务上体现出优越性。//[CV]《When Do We Not Need Larger Vision Models?》 No 36. 早！[太阳] No 37. AnimateDiff-Lightning：超快的文生视频实现 No 38. [LG] Understanding the Double Descent Phenomenon in Deep Learning ...... No 39. GritQL 是一个描述式查询语言，可以用于搜索和修改代码，支持多种编程语言 No 40. OpenDMD：基于分布匹配蒸馏的一步扩散的开源实现和模型 No 41. Pico MLX Server：Apple 的 MLX AI框架的轻松入门方式，提供了一个用于 MLX Server的GUI No 42. [CV] VideoAgent: Long-form Video Understanding with Large ...... No 43. 用GaLore在消费级硬件上训练大模型 No 44. 大模型安全相关阅读列表 No 45. 用于用户建模的大型语言模型(LLM-UM)相关论文列表 No 46. [LG]《Towards Principled Representation Learning from Videos for Reinforcement Learning》 No 47. 通过prompt-in-decoder(PID)方法，实现输入编码复用和并行解码，显著提高了Transformer的编解码器模型在多输出任务上的训练和推理效率。//[CL]《Encode Once and Decode in Parallel: Efficient Transformer Decoding》 No 48. 专家混合(MoE)模型详解 No 49. AutoDev：自动代码生成器，支持多语言的 AI 代码生成，提供自动代码生成、调试和文档功能，帮程序员提高效率 No 50. [CL]《Reverse Training to Nurse the Reversal Curse》
No 1. #免费##抽奖# 携手@图灵文化 @图灵新知 送出3本《hello 算法》 No 2. #免费##抽奖# 携手@博文视点Broadview 送出3本《大语言模型：原理与工程实践(全彩)》 No 3. SceneScript：语言模型赋能3D场景理解 No 4. TorchTune：易于使用的 PyTorch 库，可轻松编写、微调和实验LLM模型。该库提供了多种功能，包括使用 native-PyTorch 实现的流行语言模型，支持各种格式的复原，以及提供训练和评估工具，例如 HF 格式的检查点支持 No 5. qlora-pipe：用于训练大语言模型的开源脚本，可以在四块4090 GPU上对LLM进行定制训练 No 6. Devika：基于开源的 AI 软件工程师，可以理解人类的高级指令，并根据这些指令，分解成步骤，进行相关信息的研究，并编写代码实现目标 No 7. SpatialData: 用于处理多模态空间 omics数据的开源框架 No 8. [CL]《Encode Once and Decode in Parallel: Efficient Transformer Decoding》 No 9. Ludic：轻量Python框架，类似于 React，使用组件的方式构建 HTML 页面。它与 htmx.org框架集成在一起，无需编写大量 JavaScript，可以与 Starlette框架一起使用 No 10. 几篇论文实现代码 No 11. RWKV_Pytorch：用纯Pytorch原生实现的RWKV大语言模型的推理框架 No 12. GAMA-Bench：多Agent环境下LLM博弈能力的性能测试基准 No 13. AGI的定义之争：人工智能的终极目标还有多远？ No 14. 晚安～ [月亮] No 15. [LG] RewardBench: Evaluating Reward Models for Language Modeling ...... No 16. Lightning Thunder：开源 PyTorch 代码编译器，可以使 PyTorch 程序更快，无论是单个加速器还是分布式环境 No 17. ArXiv Paper Reader：旨在简化和流利的arXiv论文阅读，使用 LaTeX 代码转换为 HTML 页面，然后提取文本和公式，将其转换为视频，并创建与 PDF 文档匹配的图，以及文本分段并将其转换为音频 No 18. 面向无人驾驶的世界模型相关论文资源列表 No 19. [LG] Evaluating Frontier Models for Dangerous Capabilities ...... No 20. ReverserAI：通过使用本地大语言模型 (LLM)，自动推荐函数名称，帮用户进行软件逆向工程 No 21. 'FaceSearchSDK_Android - On Device Android Face 1:N and M:N ...... No 22. [CV] RadSplat: Radiance Field-Informed Gaussian Splatting ...... No 23. LLaMA Nuts and Bolts：旨在通过代码和文档了解 LLaMA 和其组件运行背后的原理的开源项目 No 24. Hugot: 用于 golang 的 huggingface transformer pipelines，可以轻松地将 Python 中的 huggingface 模型部署到 golang 应用中 No 25. [CV]《When Do We Not Need Larger Vision Models?》 No 26. text-splitter：将文本分割成不同的片段，以便在处理更大的文本时更好地处理文本 No 27. [good]//这里以通俗易懂的方式来分析Sora的可能做法，包括它的整体结构以及关键组件。我希望即使您不太懂技术，也能大致看明白Sora的可能做法，所以画了几十张图来让看似复杂的机制更好理解，如果您看完对某部分仍不理解，那是我的问题。技术神秘化的去魅：S... No 28. img2img-turbo：基于SD-Turbo的一步图到图变换 No 29. Common Corpus 让 AI 更透明 No 30. 该论文通过逆向训练语言模型并保留实体词序不变，大幅减轻了大型语言模型中的“颠倒诅咒”，是解决该问题的有效方法之一。//[CL]《Reverse Training to Nurse the Reversal Curse》 No 31. 大语言模型与工具使用相关论文资源列表 No 32. [LG]《Non-negative Contrastive Learning》 No 33. [LG] Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes 网页链接 ...... No 34. 李世乭“人机大战”8年后的反思和感悟 No 35. 通过在多个图像尺度上提取特征，不扩大模型规模也可以获得强大的视觉表示，在各类下游任务上体现出优越性。//[CV]《When Do We Not Need Larger Vision Models?》 No 36. 早！[太阳] No 37. AnimateDiff-Lightning：超快的文生视频实现 No 38. [LG] Understanding the Double Descent Phenomenon in Deep Learning ...... No 39. GritQL 是一个描述式查询语言，可以用于搜索和修改代码，支持多种编程语言 No 40. OpenDMD：基于分布匹配蒸馏的一步扩散的开源实现和模型 No 41. Pico MLX Server：Apple 的 MLX AI框架的轻松入门方式，提供了一个用于 MLX Server的GUI No 42. [CV] VideoAgent: Long-form Video Understanding with Large ...... No 43. 用GaLore在消费级硬件上训练大模型 No 44. 大模型安全相关阅读列表 No 45. 用于用户建模的大型语言模型(LLM-UM)相关论文列表 No 46. [LG]《Towards Principled Representation Learning from Videos for Reinforcement Learning》 No 47. 通过prompt-in-decoder(PID)方法，实现输入编码复用和并行解码，显著提高了Transformer的编解码器模型在多输出任务上的训练和推理效率。//[CL]《Encode Once and Decode in Parallel: Efficient Transformer Decoding》 No 48. 专家混合(MoE)模型详解 No 49. AutoDev：自动代码生成器，支持多语言的 AI 代码生成，提供自动代码生成、调试和文档功能，帮程序员提高效率 No 50. [CL]《Reverse Training to Nurse the Reversal Curse》