Datawhale干货大模型：Yi Vision Language（Yi-VL）1月22日，零一万物Yi系列模型家族迎来新成员，Yi Vision Language（Yi-VL）多模态语言大模型正式面向全球开源。凭借卓越的图文理解和对话生成能力，Yi-VL模型在英文数据集MMMU和中文数据集CMMMU上取得了领先成绩，展示了在复杂跨学科任务上的强大实力。据悉，Yi-VL模型基于Yi语言模型开发..

与此同时，小型语言模型（Small Language Models, SLMs）因其结构轻量、推理速度快、部署便捷，广泛应用于资源受限的终端设备中（Gao, Zhu, & Liu, 2025）。第三章深入探讨大小模型协同的机制与架构，系统归类并介绍常见模式，如流水线式、混合/路由式、辅助增强式、知识蒸馏驱动型以及模型融合等，并分析实现协同所需的关键支撑技术。其核心目标在于，通过智能协作，融合 LL

Datawhale分享推荐人：颜鑫，Datawhale成员导师信息薛栋，副教授，硕士生导师，德国慕尼黑工业大学（TUM）工学博士，上海市“浦江人才计划”A类（2020）、华东理工大学“青年英才培育计划”A类（2020）获得者。分别于2016-2018年和2018-2019年先后在荷兰格罗宁根大学（RUG）、德国卡尔斯鲁厄理工大学（KIT）从事教师和研究员工作。近年来以第一作者或通讯作者在IEE..

Datawhale干货作者：平凡@知乎，诺桑比亚大学，在读博士今天晚上，花了一点儿时间看了两篇文章：《Emergent Abilities of Large Language Models》[1]《PROGRESS MEASURES FOR GROKKING VIA MECHANISTIC INTERPRETABILITY》[2]这两篇讲的都是emergent behavior，即涌现现象。...

如下演示中，若发现代码库中存在容易混淆的命名，或不一致问题，直接交给Copilot，让其创建一个PR全面检查代码库，并提出更清晰统一命名的规范建议。而且，这种基于上下文的推理过程，并非输出单一固化的答案，而是能通过详尽的来源追溯和推理过程，确保专家始终参与其中。这就颠覆性地改变了科研：智能体不仅为人类工作，还与他们协同，让人类的独创能力大大增强，能够既见树木，又见森林。最重要的是，它还能让开发者保

1比赛介绍本次竞赛聚焦解决大规模生产系统中的硬盘故障预测问题，需解决数据噪声、正负样本不均衡等技术问题，同时也要保障预测算法长期稳定有效。给定一段连续采集(天粒度)的硬盘状态监控数据（...

Datawhale干货作者：陈萍，来源：机器之心搜索arXiv最相关论文一键直达，多亏了ChatGPT，几天就完成。看来论文搜索工具也开始卷了！对于天天查找论文的小伙伴来说，有一个好用的搜索工具，那简直不要太开心，效率妥妥的上升。但现实结果却是，要么搜索工具不给力，要么自己输入的关键词不起作用，反正，自己脑海里想找寻的论文和搜索出来的结果不能说毫无关系，简直是天差地别。下面我们将要介绍的这个网..

Datawhale发布大模型：讯飞星火，发布：科大讯飞倒计时1天，讯飞星火认知大模型来了！相约合肥滨湖国际会展中心，更有用户现场开放体验！注册体验海报扫码直接申请体验：一起看发布会- 讯飞星火发布会交流群 -一起观看发布！星星之火，可以燎原！5月6日14:00，一起观看发布会！相关议程5月6日，科大讯飞在安徽合肥滨湖国际会展中心召开讯飞星火认知大模型成果发布会，科大讯飞董事长刘庆峰、科大讯飞研..

“知其然，亦知其所以然”是现代计算机科学家针对神经网络可解释性问题追逐努力的方向和梦想。针对自然语言处理中的可解释性问题，哈尔滨工业大学刘挺教授在2022北京智源大会报告中做了详尽的解读。首先介绍了自然语言处理中的可解释性概念，分类及研究可解释性的必要性，重点介绍了可解释自然语言处理中的三种方法，包括白盒透明模型的设计、黑盒事后解释方法以及灰盒融合可解释要素方法。最后，刘挺教授提出了可解释性的白盒

赛题名称：科大讯飞人脸情绪识别挑战赛赛题类型：cv 图像分类赛题报名链接：http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=facial-emotion-...