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Sebastian Raschka最新博客:从头开始,用Llama 2构建Llama 3.2

十天前的 Meta Connect 2024 大会上,开源领域迎来了可在边缘和移动设备上的运行的轻量级模型 Llama 3.2 1B 和 3B。两个版本都是纯文本模型,但也具备多语言文本生成和工具调用能力。Meta 表示,这些模型可让开发者构建个性化的、在设备本地上运行的通用应用 —— 这类应用将具备很强的隐私性,因为数据无需离开设备。

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2800 点击    2024-10-06 15:59
自动化机器学习研究MLR-Copilot:利用大型语言模型进行研究加速

科学技术的快速发展过程中,机器学习研究作为创新的核心驱动力,面临着实验过程复杂、耗时且易出错,研究进展缓慢以及对专门知识需求高的挑战。近年来,LLM 在生成文本和代码方面展现出了强大的能力,为科学研究带来了前所未有的可能性。然而,如何系统化地利用这些模型来加速机器学习研究仍然是一个有待解决的问题。

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7010 点击    2024-09-25 20:20
a16z领投,华人AI动画黑马爆火,拿下千万美元融资

智东西8月27日消息,据TechCrunch报道,AI动画黑马创企Viggle昨晚宣布已完成1900万美元的A轮融资。本轮融资由硅谷顶级风投Andreessen Horowitz(a16z)领投,Two Small Fish跟投。

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4092 点击    2024-08-29 10:07
孟瑜获杰出博士论文奖,中科大获最佳学生论文,KDD 2024全部奖项放出

ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,KDD) 会议始于 1989 年,是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议,也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。

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7278 点击    2024-08-28 15:30
Yann LeCun不看好强化学习:「我确实更喜欢 MPC」

「相比于强化学习(RL),我确实更喜欢模型预测控制(MPC)。至少从 2016 年起,我就一直在强调这一点。强化学习在学习任何新任务时都需要进行极其大量的尝试。相比之下,模型预测控制是零样本的:如果你有一个良好的世界模型和一个良好的任务目标,模型预测控制就可以在不需要任何特定任务学习的情况下解决新任务。这就是规划的魔力。这并不意味着强化学习是无用的,但它的使用应该是最后的手段。」

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6836 点击    2024-08-26 16:25
Post-Training有多重要?AI2研究员长文详解前沿模型的后训练秘籍

越来越多研究发现,后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文,总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。

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9806 点击    2024-08-19 14:47
启明星 | “数据+计算”成为医药行业新范式,如何应对研发到落地重重阻碍?

“长期以来,药物研发周期长、成本高、成功率低等问题困扰着整个行业。如今,通过数据、计算与机器学习技术的不断迭代,药物研发团队能够设计出选择性更高、活性更优的分子,从而减少筛选候选药物所需的时间和成本,并增加药物研发项目进入临床开发的成功率。这一突破性进展不仅为药物研发带来了全新的思路和方法,也为解决全球性的医药难题提供了坚实的支撑。

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4853 点击    2024-08-15 15:00