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合成数据2.0秘诀曝光了！来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct，能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3，在多项基准上刷新了SOTA。
Mamba 虽好，但发展尚早。
Mamba 架构的大模型又一次向 Transformer 发起了挑战
TII开源全球第一个通用的大型Mamba架构模型Falcon Mamba 7B，性能与Transformer架构模型相媲美，在多个基准测试上的均分超过了Llama 3.1 8B和Mistral 7B。
只是换掉Transformer架构，立马性能全方位提升，问鼎同规模开源模型！
芯片物理布局，有了直指性能指标的新测评标准！
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
LLM数学水平不及小学生怎么办？CMU清华团队提出了Lean-STaR训练框架，在语言模型进行推理的每一步中都植入CoT，提升了模型的定理证明能力，成为miniF2F上的新SOTA。
该论文的第一作者和通讯作者均来自北京大学王选计算机研究所的 MIPL实验室，第一作者为博士生徐铸，通讯作者为博士生导师刘洋。MIPL 实验室近年来在 IJCV、CVPR、AAAI、ICCV、ICML、ECCV 等顶会上有多项代表性成果发表，多次荣获国内外 CV 领域重量级竞赛的冠军奖项，和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。
Transformer架构层层堆叠，包含十几亿甚至几十亿个参数，这些层到底是如何工作的？当一个新奇的比喻——「画家流水线」，被用于类比并理解Transformer架构的中间层，情况突然变得明朗起来，并引出了一些有趣的发现。