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。

Meta发布了MMCSG数据集，其中包含数千个通过Aria眼镜记录的双向对话，旨在鼓励在各种社交音频和视觉任务中的研究。

研究人员创建了OpenMathInstruct-1，这是一个用于训练开源大型语言模型数学的新数据集，可与闭源模型的性能相匹配。这一突破包含180万个问题解决对，为更加可访问和有竞争力的数学教学AI工具打开了大门。

近日，一种名为Video Annotator的框架已经在GitHub上发布。该框架通过将领域专家直接融入注释过程中，利用零样本学习和主动学习技术提高模型的精度和效率。这种注释方法不仅提高了模型的分类准确度，而且可以更好地...

群体混淆智能（MMI）的概念代表了从传统的单一AI扩展向基于分布式、基于代理的系统的模型的转变，这些系统可以实时学习和适应。MMI的理念根植于具体化、边界智能、时间性和个体性的原则，倡导强调具有一定自主性和相...

WebLinx是一个包含10万个基于对话格式的网络交互的数据集。它的发布是为了改善基于语言模型导向的网络导航的研究。该数据集包括对话、URL、HTML和屏幕截图。它由Carnegie Mellon大学的研究人员发布，已经开源。这个...

Llmware是一个统一的框架，用于开发基于LLM的应用程序模式，包括检索增强生成。它提供了一个通用的API，使得开发人员能够轻松地使用不同的LLM模型和数据集。Llmware还为开发人员提供了一组可自定义的工具，用于自动...

Hugging Face Hub推出了新的基准数据集，名为Anime Bench，该数据集包含有关各种动漫角色以及引用的事实，旨在评估语言模型的性能。该数据集包含了来自动漫作品的超过10,000个引用，可以用于测试语言模型的能力，评...