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UserBench 与 UserRL 带来的交互智能范式转向

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全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品

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从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」

新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。

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刚刚!OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题:效率狂飙50倍,连DNA损伤都能修复

OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程,让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍,设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能,结果在多方面获验证。

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抄作业了!让AI产品告别“上线就崩”的CC/CD框架,6步搞定,拿走不谢。

文章指出AI产品因大模型不确定性,易上线翻车。介绍海外流行的CC/CD开发框架,阐述AI产品不确定性原因,强调自主与控制平衡,还给出该框架落地的6步工作流。

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