DataLearner logoDataLearnerAI
Latest AI Insights
Model Leaderboards
Benchmarks
Model Directory
Model Comparison
Resource Center
Tools
LanguageEnglish
DataLearner logoDataLearner AI

A knowledge platform focused on LLM benchmarking, datasets, and practical instruction with continuously updated capability maps.

Products

  • Leaderboards
  • Model comparison
  • Datasets

Resources

  • Tutorials
  • Editorial
  • Tool directory

Company

  • About
  • Privacy policy
  • Data methodology
  • Contact

© 2026 DataLearner AI. DataLearner curates industry data and case studies so researchers, enterprises, and developers can rely on trustworthy intelligence.

Privacy policyTerms of service
Original Blog

Original AI Tech Blogs

Explore the latest AI and LLM news and technical articles, covering original content and practical cases in machine learning, deep learning, and natural language processing.

Sort by
Sort by DateSort by Views
2022年9月份最火的10个AI研究——基于GitHub的Star数量排序

2022年9月份最火的10个AI研究——基于GitHub的Star数量排序

九月份刚过去,GitHub上最火的AI研究排序出炉。这是根据9月份GitHub上创建的新的AI研究相关的项目排序,根据Star的数量来的。都是AI各大领域比较受欢迎和重要的项目。

2022/10/03 09:38:292,386
#AI研究
Java入门基础笔记-11

Java入门基础笔记-11

2018/09/22 20:06:492,391
#Java#入门
Java入门基础笔记-9

Java入门基础笔记-9

2018/09/22 20:03:012,395
#Java#入门
使用Jupyter Notebook编程与python脚本编程的差异

使用Jupyter Notebook编程与python脚本编程的差异

Jupyter Notebook虽然在教学等领域有着非常大的优势,但是实际编程中,它的效率、可维护性等方面与python脚本相比的差距到底在哪也一直不那么清晰。就在上个月底,JetBrains的研究人员使用了大量的数据详细对比了二者的差异。这里总结一下其主要结论。

2022/04/10 22:40:352,399
#Jupyter#编程
清除浮动方法的总结

清除浮动方法的总结

2018/10/11 15:23:252,402
#清除浮动
MATH vs. MATH-500:数学推理评测基准的对比与解析

MATH vs. MATH-500:数学推理评测基准的对比与解析

在评估大型语言模型(LLM)的数学推理能力时,MATH和MATH-500是两个备受关注的基准测试。尽管它们都旨在衡量模型的数学解题能力,但在发布者、发布目的、评测目标和对比结果等方面存在显著差异。

2025/02/15 11:36:412,403
#MATH#MATH-500
Python生态系统中5个NLP工具库

Python生态系统中5个NLP工具库

Python是目前最流行的编程语言,也是开放生态做得最好的编程语言之一。大多数深度学习框架、机器学习的框架都有很优秀的Python版本。这篇博客主要为大家介绍5个python生态系中解决NLP任务的框架。

2022/04/10 20:23:132,405
#NLP#工具
PandasTutor——一个用于可视化pandas操作的神器

PandasTutor——一个用于可视化pandas操作的神器

pandas是Python中一个非常重要的分析工具,在数据处理方面应用非常广泛。但是,也是因为pandas包含的操作很多,所以初学者很多时候也不能特别能理解这些操作。 为了让初学者能够充分理解pandas中的操作,Pandas Tutor将pandas的操作变成可视化的过程,让我们充分理解这个过程。

2021/12/05 19:40:352,409
#pandas#python
超越Cross-Entropy Loss(交叉熵损失)的新损失函数——PolyLoss简介

超越Cross-Entropy Loss(交叉熵损失)的新损失函数——PolyLoss简介

Google旗下自动驾驶公司Waymo的研究人员Mingxing Tan发现了一个可以替代Cross-Entropy Loss的新的损失函数:PolyLoss,这是发表在ICLR 22的一篇新论文。什么都不变的情况下,只需要将损失函数的代码替换成PolyLoss,那么模型在图像分类、图像检测等任务的性能就会有很好的提升!

2022/05/03 17:31:302,412
#损失函数#深度学习
Java入门基础笔记-6

Java入门基础笔记-6

2018/09/22 19:54:472,415
#Java#入门
OpenAI开源最新的3D物体生成预训练模型——Point-E

OpenAI开源最新的3D物体生成预训练模型——Point-E

三维物体的生成(3D)其实是AR/VR领域一个非常重要的技术。但是,受限于算力和现有模型的限制,三维物体的生成相比较图像生成来说效率太低。目前,最好的图像生成模型在几秒钟就可以根据文字生成图像结果,但是3D物体的生成通常需要多个GPU小时才可以生成一个对象。为此,OpenAI在今天开源了一个速度极快的3D物体生成模型——Point-E,需要注意的是,这是今年来OpenAI罕见的源代码和预训练结果都开源的一个模型。

2022/12/20 21:13:232,419
#3D生成#OpenAI
HumanEval评测接近GPT-4-Turbo!阿里巴巴开源70亿参数编程大模型CodeQwen1.5-7B!

HumanEval评测接近GPT-4-Turbo!阿里巴巴开源70亿参数编程大模型CodeQwen1.5-7B!

编程大模型是当前大语言模型里面最重要的一类。一般是基础大模型在预训练之后,加入代码数据集继续训练得到。在代码补全、代码生成方面一般强于常规的大语言模型。阿里最新开源的70亿参数大模型CodeQwen1.5-7B在HumanEval评测结果上超过了GPT-4早期版本,表现异常地好!

2024/04/17 21:37:432,435
#CodeQwen#CodeQwen1.5-7B
聊天大模型的输出速度应该是多少?单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天?来自贾扬清最新的讨论

聊天大模型的输出速度应该是多少?单张显卡最多可以支持多少个人同时聊天?来自贾扬清最新的讨论

大模型应用中一个非常重要的问题就是大模型的响应速度。尤其是作为聊天应用来说,在用户输入之后,大模型可以在多短的时间内给出回应对于用户体验来说影响巨大。这里有2个问题经常会被大家所关注,一个是大模型每秒输出多少个tokens就可以满足用户的日常聊天使用,另一个问题是单张显卡最多可以支撑多少个用户的聊天需求。在前几天的vllm meetup上,贾扬清给出了一些讨论,他认为我们目前可能高估了大模型的聊天应用成本。

2023/10/10 23:35:252,437
#大模型性能#大模型聊天速度
TorchVision最新0.13版本发布!

TorchVision最新0.13版本发布!

PyTorch最新的1.12版本已经在前天发布。而其中TorchVision是基于PyTorch框架开发的面向CV解决方案的一个PyThon库,其最主要的特点是包含了很多流行的数据集、模型架构以及预训练模型等。本次也随着PyTorch1.12的发布更新到了v0.13。此次发布包含几个非常好的提升,值得大家关注。

2022/07/31 11:54:202,438
#cv#pytorch
网页插入图片相对位置代码

网页插入图片相对位置代码

2018/09/29 20:04:222,449
#图片相对位置
重磅!GPT-3.5可以微调了!OpenAI发布GPT-3.5 Turbo微调接口

重磅!GPT-3.5可以微调了!OpenAI发布GPT-3.5 Turbo微调接口

此前,OpenAI的CEO说今年等算力不那么紧张的时候就可以让大家微调OpenAI的GPT模型,现在这个功能已经发布了!OpenAI发布了GPT-3.5 Turbo的微调接口,允许大家用自己的数据微调GPT-3.5模型!

2023/08/23 08:57:482,449
#GPT-3.5#GPT4
background综合属性

background综合属性

2018/10/15 21:04:042,452
#background
清除浮动的几种方法

清除浮动的几种方法

2018/10/10 22:29:392,463
#清除浮动
GPT-4-Turbo的128K长度上下文性能如何?超过73K Tokens的数据支持依然不太好!

GPT-4-Turbo的128K长度上下文性能如何?超过73K Tokens的数据支持依然不太好!

GPT-4 Turbo是OpenAI最新发布的号称性能超过当前GPT-4的模型。在新版本的ChatGPT中已经可以使用。而接口也在开放。除了速度和质量外,GPT-4 Turbo最吸引人的是支持128K超长上下文输入。但是,实际测试中GPT-4 Turbo对于超过73K tokens文档的理解能力急速下降。

2023/11/09 18:51:482,466
#GPT-4Turbo#Long-Context
可能是史上最强大的AI Agent!OpenAI重磅更新:整合了多模态、外部访问、数据分析后的GPT-4更像是AI Agent了!

可能是史上最强大的AI Agent!OpenAI重磅更新:整合了多模态、外部访问、数据分析后的GPT-4更像是AI Agent了!

此前OpenAI的ChatGPT Plus版本为GPT-4模型提供了多个强大的插件供大家使用,包括基于Bing的带网络浏览的Browse、文本生成图片的DALL·E3、高级数据分析功能等。就在几个小时前,OpenAI的部分用户收到了官方的一个非常重磅的更新,即上传任意文档的分析以及整合了所有工具后的GPT-4!这个功能被称为GPT-4(All Tools)!这个工具可以在一次对话中自主选择调用多个不同工具完成用户的输入指令,非常接近AI Agent形态!

2023/10/29 14:56:412,468
#AIAgent#AllTools
OpenAI正式开放ChatGPT Team订阅计划,价格每个月贵25%,更多的GPT-4,附ChatGPT付费计划对比

OpenAI正式开放ChatGPT Team订阅计划,价格每个月贵25%,更多的GPT-4,附ChatGPT付费计划对比

OpenAI今天开放了ChatGPT的Team版本的订阅计划,相比较普通的Plus会员版本,Team版本的计划价格更贵,但是可以使用更多的GPT-4额度。不过,与此前传闻比较少了很多功能,唯一比较吸引人的就是更多的GPT-4使用额度了。最少两个人合买。

2024/01/11 15:12:222,468
#ChatGPTPlus#ChatGPTTeam
一个简单的网页布局

一个简单的网页布局

2018/10/09 21:35:272,474
#网页布局
ChatGPT颠覆更新!即将发布的ChatGPT新版本带来巨变,新界面和可以自定义GPT-4功能:可以对接私有数据与私有接口的个性化ChatGPT即将到来!

ChatGPT颠覆更新!即将发布的ChatGPT新版本带来巨变,新界面和可以自定义GPT-4功能:可以对接私有数据与私有接口的个性化ChatGPT即将到来!

ChatGPT是当前大模型服务最前沿和风向标,每一次改动都会引起巨大的关注。此前,在ChatGPT的js脚本中就隐藏了即将发布的ChatGPT Team计划。而现在,新的ChatGPT UI代码和功能也被发现。新的GPT除了界面的巨大变化外,还有一个类似自定义AI Agent能力,可以直接接入自己的私有数据和API接口对外提供服务!十分震惊!

2023/11/03 15:28:172,475
#ChatGPT#GPT对接接口
Java入门基础笔记-7

Java入门基础笔记-7

2018/09/22 19:56:552,488
#Java#入门
Previous
1...202122...41
Next

Topic Collections

RAG (Retrieval-Augmented Generation)Long Context (Large Language Models)AI Agent Practices

Hot Blogs

  • 1Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
  • 2回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
  • 3贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
  • 4矩母函数简介(Moment-generating function)
  • 5普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
  • 6使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • 7深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
  • 8手把手教你本地部署清华大学的ChatGLM-6B模型——Windows+6GB显卡本地部署

Today's Picks

  • PyTorch终于支持苹果的M1芯片了!
  • 《Effective Java 第三版》笔记之二 当构造参数很多的时候考虑使用builder
  • 深度学习的经典算法的论文、解读和代码实现
  • 为什么最新的大语言模型(如ChatGPT)都使用强化学习来做微调(finetuning)?
  • 李开复创业公司零一万物开源迄今为止最长上下文大模型:Yi-6B和Yi-34B,支持200K超长上下文
  • 重磅!谷歌宣布发布Gemini 1.5 Pro,距离Gemini发布仅仅一个半月!最高支持1000万上下文长度,GSM8K评测全球第一
  • 需要多少GPU显存才能运行预训练大语言模型?大语言模型参数规模与显存大小的关系估算方法~
  • 马斯克创造的新的大模型企业xAI的大模型GrokAI模型评测结果出炉~MMLU与代码评分超过ChatGPT-3.5