算法论文8
清华团队:LLM数据筛选新突破
深度学习自然语言处理
AI 摘要
清华刘知远团队:提出LLM数据筛选新方案,‘半成品加工法’降成本90%,用fastText筛数据,产出Ultra - FineWeb数据集,提升模型性能,还将拓展到专业领域。
阅读原文 · 深度学习自然语言处理
清华刘知远团队:高质量LLM训练数据获取新方法!成本降90%,性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案,解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本,用fastText筛数据,筛出Ultra - FineWeb数据集,提升模型性能,还计划拓展到专业领域。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文9
苹果LensVLM:长上下文的放大镜
本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案,针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点,提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路,相关研究已被NeurIPS 2026接收,公开了模型、代码与可体验Demo。
机器之心
推荐文章8
AI Coding催生柔性软件新形态
本文为王博在《AI原生软件研发成熟度模型AISMM 2026》白皮书发布之际撰写,探讨AI Agent介入后软件形态、研发流程的变革,提出柔性软件概念与传统软件柔性化路径,为企业AI原生研发提供参考。
AI科技大本营
产品应用9
阶跃发布首款Agent手机STEPX Neo
本文作者实测体验阶跃终端推出的首款大模型原生Agent手机STEPX Neo,介绍了产品设计、原生Agent系统能力、创客开发生态与系统级安全方案,公布了产品定价与用户福利。
量子位
算法论文8
Token压缩率飙升60% 大模型分词革新
当前大模型效率优化多聚焦降低单位Token计算存储开销,本文解读arXiv新预印论文,针对传统BPE分词的固有局限,提出CNF-MCE分词框架,可大幅提升Token压缩率,开辟大模型效率优化新路径。
InfoQ