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No 1. [IR] A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large ...... No 2. 股价预测/量化交易相关论文列表 No 3. Meta发布Llama 3，新一代开源大型语言模型 No 4. 公开的机器学习病理数据集，包括肺、乳腺、结直肠、前列腺、肾等多种肿瘤组织 No 5. YouTube多语言数据集，包含 YouTube 上的视频信息和相关元数据，总共包含 400k 条记录，字段包括视频标题、链接、描述、发布日期、许可证、原始语言和转录语言等 No 6. 开放语言模型对齐 No 7. Web Scraper：用于抓取网页并将其转换为 Markdown 格式，以便于 AI 搜索应用的增强 No 8. [LG] Variational Bayesian Last Layers 提出变分贝叶斯最后层(VBLL)方法，以极小的计算开销显著改进了神经网络的不确定度建模和泛化能力。 ...... No 9. [CL] Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion ...... No 10. Cognita：用于生产环境中构建模块化、开源RAG应用的框架 No 11. Mistral AI 开源 Mixtral 8x22B No 12. List of ML File Formats：机器学习常见文件格式列表，包含了众多机器学习系统使用的文件格式，并提供了相关工具和补充信息 No 13. 非官方的 ComfyUI 魔法变装实现 No 14. 早！[太阳] No 15. Prompt Fuzzer：用于强化 GenAI ... No 16. llm：Andrjey Karpathy最小化LLM代码的Mojo移植版 No 17. MIT新书《计算机视觉基础》，一本关于计算机视觉基础的教材，该教材结合了计算机视觉的经典方法和深度学习的最新进展，并从全面的角度介绍了计算机视觉的基础问题和其与人类感知的关系 No 18. MLC-MiniCPM：基于 MLC-LLM 开发，将 MiniCPM 和 MiniCPM-V 在 Android 手机端上运行 No 19. 'EmoLLM-心理健康大模型 - 心理健康大模型、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral' ...... No 20. 几篇论文实现代码 No 21. ARAGOG：旨在探索和比较各种基于检索增强生成(... No 22. [LG]《Many-Shot In-Context Learning》 No 23. OneTwo：旨在简化与大型(语言和多模态)基础模型交互的Python库，主要面向研究人员，提供一致的 API、灵活的语法、高效的执行、可重复的缓存和工具使用等特性 No 24. Mistral Common：旨在帮助用户处理 Mistral 模型的工具集。首次发布包含文本的分词功能，其分词器不仅处理常规的文本到标记的转换，还增加了工具解析和结构化对话的处理，还发布了用于API中的验证和规范化代码 No 25. ImgCatr：用RUST写的命令行图像显示应用 No 26. [CV] Comprehensive Survey of Model Compression and Speed up ...... No 27. [CL] Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical ...... No 28. [LG]《On the Scalability of GNNs for Molecular Graphs》 No 29. 提出位置工程技术，通过调整提示中词元位置信息来操纵注意力分布，显著提升了语言模型在检索增强生成和实例学习两个关键任务上的性能。//[CL]《Position Engineering: Boosting Large Language Models through Positional Information Manipulation》 No 30. SoccerNet Game State Chal... No 31. SuperMemory：用于构建自己'第二大脑'的工具，可以将你在互联网上收集的信息导入到其中，并且具有类似 ChatGPT 的回答功能。SuperMemory基于 Turborepo 构建，包括三个主要模块：网页 UI、Chrome 扩展和云 AI 后端 No 32. [LG] Foundational Challenges in Assuring Alignment and Safety ...... No 33. 'qwen-vllm - 通义千问VLLM推理部署DEMO' GitHub: github.com/owenliang/qwen-vllm ...... No 34. 深度立体匹配(Deep Stereo Matching）相关论文资源列表 No 35. 波士顿动力推出电动人型机器人Atlas，展现超强力量与灵活性 No 36. [CL]《Position Engineering: Boosting Large Language Models through Positional Information Manipulation》 No 37. 多模态大语言模型(MLLM)幻觉相关论文资源列表 No 38. chatstream for Shiny for Python：一个 Shiny for Python 模块，用于构建 AI 聊天应用程序 No 39. 视觉语言模型详解 No 40. Scalene：Python提速利器 No 41. CodeQwen1.5：基于人工智能的代码生成工具，可以根据自然语言描述生成完整的代码，该工具利用了Qwen大语言模型，可以提供高质量、准确的代码生成结果 No 42. '1000UserGuide：300多个帮独立开发者和创业者推广产品、找到前1000个早期用户的国内外渠道适合独立开发者和创业者推广产品的渠道' ...... No 43. Coix：实现概率编程中的程序组合器的JAX框架，提供了许多基本的程序转换和常见的目标，可以用于实现和运行各种推理算法 No 44. BiTE：平台无关的执行文件分析工具，旨在提供一个环境来检查二进制文件和调试信息的内容，支持多种架构 No 45. LibContinual：基于 PyTorch 的开源持续学习工具箱 No 46. semantic-autocomplete：基于 React 的语义搜索组件，扩展了 v5 MUI 的 autocomplete 并在客户端执行相似性搜索，使用一个小型的量化机器学习模型，该模型在第一次下载后从浏览器的缓存中获取 No 47. [CL]《Fewer Truncations Improve Language Modeling》 No 48. Mini Gemini：挖掘多模态视觉语言模型潜力 No 49. dspy-neo4j-knowledge-graph：基于 DSPy 和 Neo4j 的自动知识图谱构建，使用 OpenAI 的 GPT-4 模型从文本中提取实体和关系 No 50. 通过将训练数据看作打包问题并使用优化的组合优化算法有效解决,实现了消除不必要文档截断的同时保持预训练效率不变,从而增强了模型学习连贯上下文的能力,提高下游任务性能并减少闭域幻觉。
No 1. [IR] A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation for Large ...... No 2. 股价预测/量化交易相关论文列表 No 3. Meta发布Llama 3，新一代开源大型语言模型 No 4. 公开的机器学习病理数据集，包括肺、乳腺、结直肠、前列腺、肾等多种肿瘤组织 No 5. YouTube多语言数据集，包含 YouTube 上的视频信息和相关元数据，总共包含 400k 条记录，字段包括视频标题、链接、描述、发布日期、许可证、原始语言和转录语言等 No 6. 开放语言模型对齐 No 7. Web Scraper：用于抓取网页并将其转换为 Markdown 格式，以便于 AI 搜索应用的增强 No 8. [LG] Variational Bayesian Last Layers 提出变分贝叶斯最后层(VBLL)方法，以极小的计算开销显著改进了神经网络的不确定度建模和泛化能力。 ...... No 9. [CL] Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion ...... No 10. Cognita：用于生产环境中构建模块化、开源RAG应用的框架 No 11. Mistral AI 开源 Mixtral 8x22B No 12. List of ML File Formats：机器学习常见文件格式列表，包含了众多机器学习系统使用的文件格式，并提供了相关工具和补充信息 No 13. 非官方的 ComfyUI 魔法变装实现 No 14. 早！[太阳] No 15. Prompt Fuzzer：用于强化 GenAI ... No 16. llm：Andrjey Karpathy最小化LLM代码的Mojo移植版 No 17. MIT新书《计算机视觉基础》，一本关于计算机视觉基础的教材，该教材结合了计算机视觉的经典方法和深度学习的最新进展，并从全面的角度介绍了计算机视觉的基础问题和其与人类感知的关系 No 18. MLC-MiniCPM：基于 MLC-LLM 开发，将 MiniCPM 和 MiniCPM-V 在 Android 手机端上运行 No 19. 'EmoLLM-心理健康大模型 - 心理健康大模型、LLM、The Big Model of Mental Health、Finetune、InternLM2、Qwen、ChatGLM、Baichuan、DeepSeek、Mixtral' ...... No 20. 几篇论文实现代码 No 21. ARAGOG：旨在探索和比较各种基于检索增强生成(... No 22. [LG]《Many-Shot In-Context Learning》 No 23. OneTwo：旨在简化与大型(语言和多模态)基础模型交互的Python库，主要面向研究人员，提供一致的 API、灵活的语法、高效的执行、可重复的缓存和工具使用等特性 No 24. Mistral Common：旨在帮助用户处理 Mistral 模型的工具集。首次发布包含文本的分词功能，其分词器不仅处理常规的文本到标记的转换，还增加了工具解析和结构化对话的处理，还发布了用于API中的验证和规范化代码 No 25. ImgCatr：用RUST写的命令行图像显示应用 No 26. [CV] Comprehensive Survey of Model Compression and Speed up ...... No 27. [CL] Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical ...... No 28. [LG]《On the Scalability of GNNs for Molecular Graphs》 No 29. 提出位置工程技术，通过调整提示中词元位置信息来操纵注意力分布，显著提升了语言模型在检索增强生成和实例学习两个关键任务上的性能。//[CL]《Position Engineering: Boosting Large Language Models through Positional Information Manipulation》 No 30. SoccerNet Game State Chal... No 31. SuperMemory：用于构建自己'第二大脑'的工具，可以将你在互联网上收集的信息导入到其中，并且具有类似 ChatGPT 的回答功能。SuperMemory基于 Turborepo 构建，包括三个主要模块：网页 UI、Chrome 扩展和云 AI 后端 No 32. [LG] Foundational Challenges in Assuring Alignment and Safety ...... No 33. 'qwen-vllm - 通义千问VLLM推理部署DEMO' GitHub: github.com/owenliang/qwen-vllm ...... No 34. 深度立体匹配(Deep Stereo Matching）相关论文资源列表 No 35. 波士顿动力推出电动人型机器人Atlas，展现超强力量与灵活性 No 36. [CL]《Position Engineering: Boosting Large Language Models through Positional Information Manipulation》 No 37. 多模态大语言模型(MLLM)幻觉相关论文资源列表 No 38. chatstream for Shiny for Python：一个 Shiny for Python 模块，用于构建 AI 聊天应用程序 No 39. 视觉语言模型详解 No 40. Scalene：Python提速利器 No 41. CodeQwen1.5：基于人工智能的代码生成工具，可以根据自然语言描述生成完整的代码，该工具利用了Qwen大语言模型，可以提供高质量、准确的代码生成结果 No 42. '1000UserGuide：300多个帮独立开发者和创业者推广产品、找到前1000个早期用户的国内外渠道适合独立开发者和创业者推广产品的渠道' ...... No 43. Coix：实现概率编程中的程序组合器的JAX框架，提供了许多基本的程序转换和常见的目标，可以用于实现和运行各种推理算法 No 44. BiTE：平台无关的执行文件分析工具，旨在提供一个环境来检查二进制文件和调试信息的内容，支持多种架构 No 45. LibContinual：基于 PyTorch 的开源持续学习工具箱 No 46. semantic-autocomplete：基于 React 的语义搜索组件，扩展了 v5 MUI 的 autocomplete 并在客户端执行相似性搜索，使用一个小型的量化机器学习模型，该模型在第一次下载后从浏览器的缓存中获取 No 47. [CL]《Fewer Truncations Improve Language Modeling》 No 48. Mini Gemini：挖掘多模态视觉语言模型潜力 No 49. dspy-neo4j-knowledge-graph：基于 DSPy 和 Neo4j 的自动知识图谱构建，使用 OpenAI 的 GPT-4 模型从文本中提取实体和关系 No 50. 通过将训练数据看作打包问题并使用优化的组合优化算法有效解决,实现了消除不必要文档截断的同时保持预训练效率不变,从而增强了模型学习连贯上下文的能力,提高下游任务性能并减少闭域幻觉。