
谷歌提出最新的基于规则和机器学习混合的代码补全方法
我们将介绍如何将ML和SE结合起来,开发一种新的基于Transformer的混合语义ML代码补全,现在可供内部谷歌开发人员使用。我们讨论了如何通过(1)使用ML对SE单标记建议重新排序,(2)使用ML应用单行和多行补全并使用SE检查正确性,或(3)使用单标记语义建议的ML的单行和多行延拓来组合ML和SE。
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我们将介绍如何将ML和SE结合起来,开发一种新的基于Transformer的混合语义ML代码补全,现在可供内部谷歌开发人员使用。我们讨论了如何通过(1)使用ML对SE单标记建议重新排序,(2)使用ML应用单行和多行补全并使用SE检查正确性,或(3)使用单标记语义建议的ML的单行和多行延拓来组合ML和SE。

MiniMaxAI 刚刚发布了全新的 M2.7 模型,官方说本次发布的 M2.7 最大的特点是第一个深度参与迭代自身训练流程的模型,也就是说模型在训练过程中进行了自我分析并参与迭代。目前 M2.7 已经可以在官网使用,接口价格不变。不过该模型当前并未宣布开源,还不确定未来情况。

MetaAI在2023年8月31日开源了一个全新的图像数据集,FACET(FAirness in Computer Vision EvaluaTion),FACET数据集包含32,000张图片和50,000人,这些图片由专家进行了详细的标注,包括人口统计属性(如感知性别表达和感知年龄组)和其他物理属性(如感知肤色和发型)。这样的设计使得研究人员可以更全面、更深入地评估模型在不同人群中的表现,从而更准确地识别和解决模型的不公平性问题。

Grok系列是马斯克旗下的人工智能企业xAI发布的大语言模型,在推特上给大家使用。第一个版本,Grok-1前端时间 开源,效果一般。就在刚才,xAI宣布他们开始内测Grok-1.5,即将全面商用!

2025年3月25日,DeepSeekAI低调开源了DeepSeek-V3-0324大模型。作为DeepSeek-V3的重要升级版本,该模型在推理能力、中文写作、前端开发以及功能调用等多个关键领域实现了显著提升。在MMLU Pro等评测上,已经成为了非推理大模型中最强的模型,部分评测结果超过GPT-4.5模型。

月之暗面(Moonshot AI)是此前中国大模型企业中非常受关注的一家企业。旗下的Kimi大模型和产品因为强悍的性能、超长的上下文以及非常快速的响应引起了广泛的关注。不过,此前MoonshotAI的策略一直是闭源模型,但是产品免费。也许是受到了DeepSeek的压力,月之暗面在2025年2月23日首次开源了旗下的一个小规模参数的大语言模型Moonlight-16B。

为了更好地评估大语言模型的工具使用能力,微软的研究人员提出了ToolTalk Benchmark基准测试工具,可以帮助我们更加简单地理解大语言模型在工具使用方面的水准。ToolTalk旨在评估大型语言模型(LLMs)在对话环境中使用工具的能力。这些工具可以是搜索引擎、计算器或Web API等,它们能够帮助LLMs访问私有或最新的信息,并代表用户执行操作。

昨天,Karpathy 发布了《2025 LLM Year in Review》,对过去一年大模型领域发生的结构性变化进行了深度复盘。在这篇总结中,他不再纠结于具体的模型参数,而是将目光投向了推理范式的演进、Agent 的真实形态以及一种被称为“Vibe Coding”的新型开发模式。

据传,Meta公司即将推出一款名为Code LLaMA的开源AI模型,用于生成编程代码。这一新模型被视为与OpenAI的Codex模型竞争的产品,并建立在Meta最近发布的LLaMA 2上。以下是关于这一新技术的详细分析。

最近开始学习新的前端技术。以前开发网站直接使用jQuery+Bootstrap组合,感觉非常容易和方便。但是,现在前端貌似都开始转向基于构建的方式去开发。由于初学者进入一个项目看很多内容也不如上手启动一个项目感受好,本文抛弃原理,直接教大家上手创建一个vue项目。

Stepfun AI(阶跃星辰)正式发布了其最新开源基础模型Step-3.5-Flash。这款模型以“快速、锐利、可靠的agentic智能”为核心设计,采用稀疏混合专家(Sparse MoE)架构,总参数量196B,但每token仅激活11B参数,实现高效推理的同时保持前沿级性能。它支持256K超长上下文、多token并行预测(MTP-3),推理速度可达100-300 token/s,甚至在编码任务中峰值350 token/s。

今天微软宣布,新版本的Bing将全线接入ChatGPT,试图领先谷歌一步。这篇博客将总结一下带了ChatGPT的新版本Bing将有哪些新功能!

2022年11月底,ChatGPT横空出世,全球都被这样一个“好像”有智能的产品吸引力。随后,工业界、科研机构开始疯狂投入大模型。在2023年,这个被称为大模型元年的年份,有很多令人瞩目的AI产品与模型发布。2023年,DataLearner收集了大量的大模型,并发布了很多大模型相关的技术博客,在即将结束的2023年,我们以这个『2023年最令人瞩目的AI产品』结束本年的技术分享。

Terminal-Bench是一个新兴的开源基准测试,专为评估人工智能Agent(AI Agent)在命令行终端环境中的实际操作能力而设计。它通过一系列模拟真实世界场景的复杂任务,旨在客观、可量化地衡量AI Agent在执行代码编译、服务器管理和数据处理等任务时的熟练程度与自主性。

Llama系列是MetaAI开源的大语言模型,是全球开源大模型中最重要的力量之一。第一代的Llama系列模型不允许商用,第二代模型则放松了范围,允许商用。而Llama系列模型因为优秀的品质,也是许多开源模型的基座。而今天Llama3即将发布。

Anthropic被认为是最像OpenAI的一家公司。他们推出的Claude2模型是全球首个支持200K超长上下文的商业模型。在PDF理解方面被认为表现优秀。就在2023年3月4日,Anthropic推出了他们的第三代大语言模型Claude3,包含3个不同的版本,支持多模态和最高100万上下文输入!

就在刚刚,阿里宣布发布Qwen-Image-2.O模型,该模型是Qwen Image系列的最新版本,这个模型综合了此前的文本生成图片和图片编辑的能力,在文本渲染、生成PPT图片方面大幅提升。不过相比较之前的Qwen Image系列,该版本的模型并没有开源,目前在官网可以免费使用。

虽然LLM在很多任务上很好用,但是实际应用中我们常见的文本分类、文本标注等工作目前却依然缺少一个可以利用LLM能力的好方法。LLM的强大并没有在工程落地上比肩传统的机器学习处理框架。上周,一个叫Scikit-LLM新的开源项目发布,将传统优秀的Scikit-learn框架与LLM结合,带来了LLM落地的新方法。

Google Gemini是Google最新发布的大模型系列。这是一系列的多模态的大模型,谷歌官方宣布在各项评分中Gemini超过了GPT-4V。但是,谷歌的宣传视频过于夸张被很多人质疑造假嫌疑,导致被全网嘲讽。而今天,Google官方的Gemini多模态接口开放,DataLearnerAI第一时间申请测试,结果让人惊喜。

近几年人工智能的发展已经让大家感受到AI算法不再是实验室的小玩具,它对社会和生活的影响已经在逐步显现。仅几年的AI模型如ChatGPT、DALL·E2、StableDiffusion等都是生成式模型,即基于无标注数据训练的可以根据输入观测数据的模型。而生成式AI平台可能是未来最重要的一种平台能力。本文是由Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado等人发布的介绍当前生成式AI平台的相关企业。

本周,谷歌的研究人员在arXiv上提交了一个非常有意思的论文,其主要目的就是分享了他们建立能够翻译一千多种语言的机器翻译系统的经验和努力。

上周,MoonshotAI 发布了 Kimi K2,并宣布 完全开源、允许商用。发布 24 小时内,社区即完成了 MLX 移植、4-bit 量化等后续工作。外网很多人评价说,Kimi K2是另一个DeepSeek R1时刻。本文尝试以第三方视角,把Kimi开发者公开的技术讨论、社区疑问与公开配置里的数字串成一条完整的技术决策链,解释Kimi K2背后的技术决策以及他们眼中大模型创业企业的方向。