Big Code项目发布了旗舰编码模型的另一个版本StarCoder v2。该模型具有16k上下文窗口，经过4T令牌的训练，性能强劲，但仍然低于DeepSeek编码器。StarCoder v2将在程序员社区和人工智能研究领域引起轰动，标志着Big C...

基于图扩散策略优化的药物设计增强了使用独特的强化学习技术的图生成模型，该方法承诺在创建复杂和多样化的图结构方面具有更好的性能，并可能在该领域树立新的标准。

近日，研究人员提出了一种新的自动驾驶汽车高效模型——尖峰神经网络。该模型通过减少能耗高达85%，实现了高性能的目标。该模型在 GitHub 上建立了一个存储库，供研究人员和开发人员参考。据悉，尖峰神经网络结合了神...

该项目引入了回声嵌入，这是一种新的策略，通过将未来令牌信息纳入其中，克服了自回归模型的一个关键限制。这是通过将输入重复两次来实现的，这显著提高了基准任务的性能，同时与其他嵌入增强方法兼容。

法国AI初创公司Mistral宣布推出新的API模型，并与Azure达成合作。Mistral Large在多语言任务方面表现出色，在MMLU上仅比GPT-4差了几个百分点，性能强大。该初创公司还在其API中添加了一个新的mistral-small模型。

据悉，Litestar是一款轻量级、灵活的ASGI框架，适用于构建高性能API。其优点在于提供了简洁的API并支持异步编程模型，还具有可扩展性、易用性和可读性等优秀特性。此外，Litestar还为开发人员提供了丰富的文档和示例...

OpenCodeInterpreter模型基于CodeLlama和DeepSeek Coder，通过训练合成多轮数据集和使用人类反馈，能够在编程HumanEval基准测试中获得85%以上的准确率。

研究人员开发了一种新方法，通过采用专家级稀疏化方法来使LLMs更加高效和易于使用，该方法可以在不损失性能的情况下减少模型大小。这对于Mixture-of-Experts LLMs尤其有用，这种模型通常太大而不易处理。

去年，Mozilla担任了效率挑战的可扩展评估者。它确保参赛者遵守比赛规则并评估模型性能。这篇文章是语言模型评估和竞争性训练方案的良好介绍。本次比赛对推动自然语言处理技术的发展具有重要意义。

React Strict DOM旨在改善和标准化Web和原生应用程序的React组件开发。它集成了React DOM和StyleX，以提高React开发的速度和效率，同时不影响性能、可靠性和质量。Meta使用这个工具可以在更多的平台上更快地发布功能...