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尽管这些论文的结论统统指向了强化学习带来的显著性能提升，但来自图宾根大学和剑桥大学的研究者发现，强化学习导致的许多「改进」可能只是噪音。「受推理领域越来越多不一致的经验说法的推动，我们对推理基准的现状进行了严格的调查，特别关注了数学推理领域评估算法进展最广泛使用的测试平台之一 HuggingFaceH4，2024；AI - MO。」
HuggingFace热门榜单几乎被中国模型“承包”了！
如果给小模型更长的思考时间，它们性能可以超越更大规模的模型。
一个有效的复杂系统总是从一个有效的简单系统演化而来的。——John Gall
在AI的世界里，模型的评估往往被看作是最后的「检查点」，但事实上，它应该是确保AI模型适合其目标的基础。
诞生一年半，Llama家族早已稳坐开源界头把交椅。最新报告称，Llama全球下载量近3.5亿，是去年同期的10倍。而模型开源让每个人最深体会是，token价格一降再降。
近日，HuggingFace开源了低成本AI机器人LeRobot，并指导大家从头开始构建AI控制的机器人，包括组装、配置到训练控制机器人的神经网络。
用 Clapper 做视频，你只需要当导演就行了。
从大规模网络爬取、精细过滤到去重技术，通过FineWeb的技术报告探索如何打造高质量数据集，为大型语言模型（LLM）预训练提供更优质的性能。
最近，ChatTTS 这一语音生成项目在 GitHub 上迅速获得关注。截至6月4日，6天时间已经斩获18.9千个星标????。各大网友直呼太牛！按照这样的趋势，很快会突破2万stars。