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No 1. 微软免费的“面向初学者的生成式人工智能课程”（中文版），通过 12 章的课程，开启构建生成式 AI 应用程序之路 No 2. 新书：《Machine Learning Q and AI》,旨在通过问答形式深入探讨机器学习和人工智能的30个关键问题，涵盖神经网络架构、计算机视觉、自然语言处理、生产部署、预测性能和模型评估等广泛主题 No 3. Flyde：开源的可视化编程工具，专为开发人员设计，包括VS Code扩展，与现有的TypeScript代码、浏览器和Node.js集成，Flyde的主要特色是提供了丰富的标准库、可视化调试器和TypeScript支持，旨在与传统的文本编码相辅相成，而不是替代 No 4. 'Chat Nio - 下一代 AI 一站式解决方案，一站式 Chat + 中转 API 站点，支持 OpenAI，Midjourney，Claude，讯飞星火，Stable ...... No 5. [LG] Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, ...... No 6. [CL] Common 7B Language Models Already Possess Strong Math Capabilities ...... No 7. #抽奖##赠书# 携手@异步图书 送出3本《ChatGPT原理与应用开发》 No 8. 来来来，聊聊你目前花钱花得最值的大模型产品，为什么？ 爱可可-爱生活的微博... No 9. TensorRT-LLM as OpenAI AP... No 10. [CL] Yi: Open Foundation Models by 01.AI 介绍了Yi模型系列，这是由01.AI开发的一系列基于语言和多模态的大型预训练模型。Yi系列模型以6B和34B预训练语言模型为基础，通过精心设计的数据工程和连续预训练，实现了在多种任务上的强大性能。Yi模型系列在多个基准测试上表现出 ...... No 11. Super-Rag：功能强大的AI应用的高性能RA... No 12. 创业的最佳时机永远是现在，保持初心，加油！ No 13. Dataverse：关于数据、数据科学和数据工程的... No 14. PAPER PIANO：纸上钢琴项目，通过在纸上模拟钢琴的按键，让用户可以在纸上演奏音乐，虽然无法完全还原钢琴按键的感觉，但它能够实现音乐演奏的目的 No 15. 在家训练70B大语言模型 No 16. [LG]《Teaching Large Language Models to Reason with Reinforcement Learning》 No 17. 早！[太阳] No 18. 携手@博文视点Broadview 送出3本《SPSSAU科研数据分析方法与应用》 No 19. 消除AI偏见任重道远：GPT-4招聘歧视凸显AI公平性挑战 No 20. 几何图神经网络(GGNN)模型相关文献资源列表 No 21. [LG]《What makes an image realistic?》 No 22. OpenAI董事会'多元化'升级：通信、教育、脑机接口专家加盟 No 23. Whomane: 开源的可穿戴设备项目，带有相机功能。旨在使可穿戴人工智能技术对每个人都可获得和使用，并提供工具和支持，让用户专注于重要的事情 No 24. 'flash-attention-minimal - Flash Attention in ~100 lines of ...... No 25. 治理为先，创新为要：OpenAI完成自我革新，Altman和Brockman续掌舵AI巨舰 No 26. 超越GPT-4：语言模型竞赛进入白热化 No 27. Text Clustering：对文本进行嵌入和聚类，并为聚类结果添加语义标签 No 28. AI模型'抄袭'风波：GPT-4版权侵权率高达44% No 29. Nucleo AI Alpha：超越聊天框的AI助手项目，结合了AI功能和传统个人生产力工具，可以在后台回复多个聊天、处理任务和流式/订阅条目 No 30. [LG] Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human ...... No 31. 几篇论文实现代码 No 32. WebGPU助力浏览器端AI加速，Xenova发布Embedding性能基准 No 33. [CV]《Faster Neighborhood Attention: Reducing the O(n^2) Cost of Self Attention at the Threadblock Level》 No 34. [LG]《Human vs. Machine: Language Models and Wargames》 No 35. Generate：一个 Python 包，用于访问世界一流的生成模型，支持多平台，涵盖国内外 10+ 平台；提供统一 API，屏蔽不同平台的差异；支持同步、异步、流式调用；提供自带电池功能，包括输入检查、参数检查等；代码质量高，拥有严格的类型提示和良好的测试覆盖率 No 36. Hatchet：分布式、容错的任务队列，旨在取代难以管理的传统队列或发布/订阅系统。它具有超低延迟和高吞吐量的调度能力，同时支持并发、公平性和速率限制 No 37. 晚安～ [月亮] No 38. 提出一种新的基于模型的强化学习方法“回忆以想象”(R2I)，通过集成改进的状态空间模型解决了长期记忆和信用分配问题，展现出在多种记忆任务中超越现有最佳模型和人类表现的能力，同时在标准强化学习任务中保持高效能和通用性。//[LG]《Mastering Memory Tasks with World Models》 No 39. lmms-eval：在加速大型多模态模型(LMM)开发的评估框架，在评估人类任务能力的大型语言模型(LLMs)和LMMs方面，提供一种高效且一致的评估方法 No 40. Multilingual Medicine: 多语言医学模型、数据集、基准和代码的开源项目，旨在为英语、中文、法语、印地语、西班牙语和阿拉伯语提供医学领域的自然语言处理能力 No 41. Open-Sora Plan：Sora开源复现项目 No 42. oms-Diffusion：虚拟试穿项目，致力于解决服装行业高昂成本问题，支持IPadapter-faceID结合controlnet_openpose，用户可上传服装图片与参考姿势图进行试穿 No 43. [IR] Bridging Language and Items for Retrieval and Recommendation ...... No 44. [LG]《Inference via Interpolation: Contrastive Representations Provably Enable Planning and Inference》 No 45. RAG之索引(Indexing) No 46. 数据清洗指南，旨在为机器学习和人工智能项目提供基础清理步骤，包括标准化空值、移除重复记录、删除大部分缺失数据的列、缺失值填充以及使用机器学习算法进行数据插补 No 47. 大模型面试题及答案 No 48. [LG]《Mastering Memory Tasks with World Models》 No 49. 今日推介(第1339期)：通过插值进行推理、图像的真实性如何评判、用强化学习教大型语言模型进行推理、用世界模型掌握记忆任务、更快的邻域注意力 ...... No 50. SportsLabKit：专为高级体育分析而设计的工具包，将原始体育比赛录像转化为可操作的CSV数据
No 1. 微软免费的“面向初学者的生成式人工智能课程”（中文版），通过 12 章的课程，开启构建生成式 AI 应用程序之路 No 2. 新书：《Machine Learning Q and AI》,旨在通过问答形式深入探讨机器学习和人工智能的30个关键问题，涵盖神经网络架构、计算机视觉、自然语言处理、生产部署、预测性能和模型评估等广泛主题 No 3. Flyde：开源的可视化编程工具，专为开发人员设计，包括VS Code扩展，与现有的TypeScript代码、浏览器和Node.js集成，Flyde的主要特色是提供了丰富的标准库、可视化调试器和TypeScript支持，旨在与传统的文本编码相辅相成，而不是替代 No 4. 'Chat Nio - 下一代 AI 一站式解决方案，一站式 Chat + 中转 API 站点，支持 OpenAI，Midjourney，Claude，讯飞星火，Stable ...... No 5. [LG] Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, ...... No 6. [CL] Common 7B Language Models Already Possess Strong Math Capabilities ...... No 7. #抽奖##赠书# 携手@异步图书 送出3本《ChatGPT原理与应用开发》 No 8. 来来来，聊聊你目前花钱花得最值的大模型产品，为什么？ 爱可可-爱生活的微博... No 9. TensorRT-LLM as OpenAI AP... No 10. [CL] Yi: Open Foundation Models by 01.AI 介绍了Yi模型系列，这是由01.AI开发的一系列基于语言和多模态的大型预训练模型。Yi系列模型以6B和34B预训练语言模型为基础，通过精心设计的数据工程和连续预训练，实现了在多种任务上的强大性能。Yi模型系列在多个基准测试上表现出 ...... No 11. Super-Rag：功能强大的AI应用的高性能RA... No 12. 创业的最佳时机永远是现在，保持初心，加油！ No 13. Dataverse：关于数据、数据科学和数据工程的... No 14. PAPER PIANO：纸上钢琴项目，通过在纸上模拟钢琴的按键，让用户可以在纸上演奏音乐，虽然无法完全还原钢琴按键的感觉，但它能够实现音乐演奏的目的 No 15. 在家训练70B大语言模型 No 16. [LG]《Teaching Large Language Models to Reason with Reinforcement Learning》 No 17. 早！[太阳] No 18. 携手@博文视点Broadview 送出3本《SPSSAU科研数据分析方法与应用》 No 19. 消除AI偏见任重道远：GPT-4招聘歧视凸显AI公平性挑战 No 20. 几何图神经网络(GGNN)模型相关文献资源列表 No 21. [LG]《What makes an image realistic?》 No 22. OpenAI董事会'多元化'升级：通信、教育、脑机接口专家加盟 No 23. Whomane: 开源的可穿戴设备项目，带有相机功能。旨在使可穿戴人工智能技术对每个人都可获得和使用，并提供工具和支持，让用户专注于重要的事情 No 24. 'flash-attention-minimal - Flash Attention in ~100 lines of ...... No 25. 治理为先，创新为要：OpenAI完成自我革新，Altman和Brockman续掌舵AI巨舰 No 26. 超越GPT-4：语言模型竞赛进入白热化 No 27. Text Clustering：对文本进行嵌入和聚类，并为聚类结果添加语义标签 No 28. AI模型'抄袭'风波：GPT-4版权侵权率高达44% No 29. Nucleo AI Alpha：超越聊天框的AI助手项目，结合了AI功能和传统个人生产力工具，可以在后台回复多个聊天、处理任务和流式/订阅条目 No 30. [LG] Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human ...... No 31. 几篇论文实现代码 No 32. WebGPU助力浏览器端AI加速，Xenova发布Embedding性能基准 No 33. [CV]《Faster Neighborhood Attention: Reducing the O(n^2) Cost of Self Attention at the Threadblock Level》 No 34. [LG]《Human vs. Machine: Language Models and Wargames》 No 35. Generate：一个 Python 包，用于访问世界一流的生成模型，支持多平台，涵盖国内外 10+ 平台；提供统一 API，屏蔽不同平台的差异；支持同步、异步、流式调用；提供自带电池功能，包括输入检查、参数检查等；代码质量高，拥有严格的类型提示和良好的测试覆盖率 No 36. Hatchet：分布式、容错的任务队列，旨在取代难以管理的传统队列或发布/订阅系统。它具有超低延迟和高吞吐量的调度能力，同时支持并发、公平性和速率限制 No 37. 晚安～ [月亮] No 38. 提出一种新的基于模型的强化学习方法“回忆以想象”(R2I)，通过集成改进的状态空间模型解决了长期记忆和信用分配问题，展现出在多种记忆任务中超越现有最佳模型和人类表现的能力，同时在标准强化学习任务中保持高效能和通用性。//[LG]《Mastering Memory Tasks with World Models》 No 39. lmms-eval：在加速大型多模态模型(LMM)开发的评估框架，在评估人类任务能力的大型语言模型(LLMs)和LMMs方面，提供一种高效且一致的评估方法 No 40. Multilingual Medicine: 多语言医学模型、数据集、基准和代码的开源项目，旨在为英语、中文、法语、印地语、西班牙语和阿拉伯语提供医学领域的自然语言处理能力 No 41. Open-Sora Plan：Sora开源复现项目 No 42. oms-Diffusion：虚拟试穿项目，致力于解决服装行业高昂成本问题，支持IPadapter-faceID结合controlnet_openpose，用户可上传服装图片与参考姿势图进行试穿 No 43. [IR] Bridging Language and Items for Retrieval and Recommendation ...... No 44. [LG]《Inference via Interpolation: Contrastive Representations Provably Enable Planning and Inference》 No 45. RAG之索引(Indexing) No 46. 数据清洗指南，旨在为机器学习和人工智能项目提供基础清理步骤，包括标准化空值、移除重复记录、删除大部分缺失数据的列、缺失值填充以及使用机器学习算法进行数据插补 No 47. 大模型面试题及答案 No 48. [LG]《Mastering Memory Tasks with World Models》 No 49. 今日推介(第1339期)：通过插值进行推理、图像的真实性如何评判、用强化学习教大型语言模型进行推理、用世界模型掌握记忆任务、更快的邻域注意力 ...... No 50. SportsLabKit：专为高级体育分析而设计的工具包，将原始体育比赛录像转化为可操作的CSV数据