Composio，这是一个在GitHub Repo上的项目，其主要目标是为Agent提供精心制作的工具，使他们能够处理复杂的任务。这些工具不仅易于使用，而且具有高度的灵活性和可定制性。Agent在使用这些工具时，可以更加有效地完...

近期，一项新的研究将网络文本视为来自某种“人格”，并以此作为条件，显著提高了下游任务的性能。研究人员发现，在数学领域，这种方法使性能提升了20个百分点。这项研究的方法是通过大规模网络文本数据，创造出约10亿...

研究人员已经开发出一种新的流程，以改进Web2Code指令调谐。这个过程涉及到创建新的网页图像-代码配对，优化现有的网页代码生成数据，创建新的文本问题-回答配对，以及优化现有的网页理解数据。这个新进程的开发，不...

这是一篇关于在扩展模型和数据集大小时调整超参数的极好且易于理解的文章。在大数据时代，如何有效地处理和分析庞大的数据集，是当前科技行业面临的一大挑战。本文主要介绍了使用muP进行规模扩展的技术方法。muP是一...

Vision Agent是一个强大的库，旨在帮助您利用代理框架生成代码，以解决您的视觉任务。该库可用于各种需要处理图像和视频的应用场景，包括但不限于计算机视觉、机器学习、人工智能等领域。借助Vision Agent，您可以轻...

纽约大学（NYU）最近推出了一种全面公开、性能卓越的视觉模型Cambrian-1。此模型对文本编码器和数据混合进行了大规模的消融研究。这一技术的开发，将对视觉模型的研发产生深远影响，推动相关技术向前发展。全面开放...

Laplace神经运算符是一种基于神经网络的架构，专为近似偏微分方程（PDE）而设计。这种运算符将神经网络的强大能力和灵活性与PDE问题的复杂和多样性相结合，打开了一种全新的解决PDE问题的方式。这种方法的优点在于，...

Suri是一个由20,000份长篇文本和复杂指令配对的数据集。这个数据集的设计目的是为了提高AI的写作约束执行能力。开发Suri的团队引入了指令性ORPO（I-ORPO），这是一种利用合成破坏指令进行反馈的对齐方法。通过这个方...