WhisperX是一款基于Whisper的开源自动语音识别工具，通过强制音素对齐和语音活动批处理技术，实现了高达70倍实时的转录速度。它提供精确的单词级时间戳和说话人分离功能，适用于长音频的高效转录和分析。WhisperX在保持高转录质量的同时，显著提升了时间戳的准确性，为音频处理领域带来了新的可能。

ReAlign是一种指令数据优化方法，通过重新格式化现有指令数据的响应，使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求，同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示，仅通过重新格式化响应，LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作，为相关研究提供新思路。

Demonstrated-feedback项目开发了DITTO方法，利用少量示范反馈对齐语言模型。这种方法无需大规模数据集，能够学习细粒度的风格和任务对齐。DITTO在新闻、电子邮件和博客等领域的表现优于现有技术。这一创新为语言模型的个性化提供了高效解决方案。

本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。