新闻中心 
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02-26选择最适合数据的嵌入模型：OpenAI 和开源多语言嵌入的对比测试OpenAI最近宣布推出他们的最新一代嵌入模型embeddingv3，他们声称这是性能最出色的嵌入模型，具备更高的多语言性能。这一批模型被划分为两种类型：规模较...
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02-19RNN模型挑战Transformer霸权！1%成本性能比肩Mistral-7B，支持100+种语言全球最多在大模型内卷的同时，Transformer的地位也接连受到挑战。近日，RWKV发布了Eagle7B模型，基于最新的RWKV-v5架构。Eagle7B在多语言基准...
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02-16语音生成的「智能涌现」：10万小时数据训练，亚马逊祭出10亿参数BASE TTS随着生成式深度学习模型的快速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经发生了重大变革。从以前需要专门训练的监督模型，转变为只需要简单明确的指令就能完成...
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02-01无注意力大模型Eagle7B：基于RWKV，推理成本降低10-100 倍无注意力大模型Eagle7B：基于RWKV，推理成本降低10-100倍在AI赛道中，小模型近来备受瞩目，相较于拥有上千亿参数的模型。例如，法国AI初创公司发布的...
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01-30无需人工标注！LLM加持文本嵌入学习：轻松支持100种语言，适配数十万下游任务文本嵌入（wordembedding）是自然语言处理（NLP）领域的基础技术，它能够将文本映射到语义空间，并转化为稠密的矢量表示。这种方法已经被广泛应用于各种N...
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01-22英语文本数据的机器学习处理方法在自然语言处理（NLP）领域，特别是针对英文文本的查重和审核任务，通常需要在训练模型之前对文本数据进行预处理。预处理步骤包括将文本转换为小写、删除标点符号和数字...
