Stable Code Instruct 3B是一款基于Stable Code 3B进行指令调优的代码语言模型。它借助自然语言提示，能够出色地处理各类任务，如代码生成、数学运算等，以及其他与软件开发相关的查询。 该模型在3B规模上展现了卓越的性能，表现甚至超越了更大规模的模型，如CodeLlama 7B Instruc... 阅读全文

MAZMAZIKA是一个专注于音乐档处理的网站，为你提供了丰富的音乐分析、处理与应用功能。其中，VOCAL REMOVER功能备受欢迎，它能轻松去除歌曲中的人声。无需繁琐地上传音乐文件，只需将YouTube或SoundCloud的歌曲链接粘贴到MAZMAZIKA，它便会为你自动处理，去除歌曲中的人声。随后，你可以轻松下... 阅读全文

这篇论文介绍了一个名为SiMBA的新型架构，它是一种简化的基于Mamba的架构，用于处理视觉和多变量时间序列数据。SiMBA的核心在于它结合了Mamba块（用于序列建模）和EinFFT（一种新的通道建模技术），以提高处理长序列数据的效率和性能。 主要功能和特点： 高效处理长序列： SiMBA通过使用状态空间模型（SSM... 阅读全文

这篇论文介绍了一个名为InternVideo2的视频基础模型（Video Foundation Model，简称ViFM），这是一个先进的人工智能系统，旨在提高视频理解的能力。InternVideo2通过结合多种学习策略和大量多模态数据，能够更好地理解和处理视频内容。总的来说，InternVideo2是一个强大的多模态... 阅读全文

这篇论文提出了一个名为LLM2LLM的方法，它是一种针对大语言模型（LLMs）的数据增强策略。这种方法的核心思想是使用一个“教师”LLM来增强一个小型的初始数据集，以便在特定任务上进行微调。LLM2LLM的目标是解决在低数据量情况下如何有效微调LLMs的问题。LLM2LLM是一种新颖的数据增强方法，它通过迭代和针对性的... 阅读全文

这篇论文介绍了一个名为FOLLOWIR的数据集和方法，旨在评估和提升信息检索（IR）模型在遵循指令方面的能力。在现代的大型语言模型（LLMs）中，虽然它们能够理解和执行复杂的指令，但大多数基于LLMs的IR模型仍然只接受查询作为输入，而没有使用指令。FOLLOWIR的目标是改变这一现状，让IR模型能够更好地理解和遵循详... 阅读全文

这篇论文介绍了一个新颖的方法，使用大型语言模型（LLMs）结合编译器反馈来优化 LLVM 汇编代码的大小。LLMs 在软件工程领域已经显示出它们的能力，比如生成代码和文档、翻译编程语言、编写单元测试、检测和修复错误等。但是，这篇论文进一步探索了 LLMs 在编译器优化中的潜力，尤其是在 LLVM 中间表示（IR）层面上... 阅读全文

这篇论文介绍了一个名为VidLA的新型方法，它专注于大规模视频和语言之间的对齐。想象一下，你正在观看一个关于钓鱼的教学视频，视频中有一个人在岩石海岸边钓鱼的场景。VidLA的目标是确保当你搜索关于钓鱼的教学内容时，这个视频能够出现在搜索结果中，即使视频本身并没有直接提到“钓鱼”这个词。这就需要视频和语言之间的紧密对齐，... 阅读全文

微软发布论文介绍了一个名为AllHands的创新分析框架，它专门用于通过大语言模型（LLMs）对大规模的逐字反馈进行分析。想象一下，你是一家软件公司的开发者，每天都会收到成千上万的用户反馈。这些反馈可能包含宝贵的意见、问题报告或者功能请求。手动阅读和分析这些反馈是非常耗时的，而且很难从中提取出有用的信息。AllHand... 阅读全文

Pretzel是一个基于浏览器的开源离线工具，专为快速直观的数据探索和可视化设计。它能够轻松处理大型数据文件，在您的浏览器中本地运行，无需繁琐的后端设置。Pretzel通过视觉化的连锁数据转换块，简化了数据操作过程。更重要的是，它具有响应性，一旦在链中更改了转换块，所有后续的转换块和图表都会自动更新。 Demo：htt... 阅读全文

 Lux 是一个使用Go语言构建的快速而简单的视频下载器，不过对于普通人来说此工具还是有点复杂。... 阅读全文

Storybook 是一个用于独立构建 UI 组件和页面的前端工作坊。它能帮助你开发和共享难以达到的状态和边缘情况，而无需运行整个应用程序。数千个团队将其用于 UI 开发、测试和文档编写。它是开源且免费的。... 阅读全文