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data-to-paper - 涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程的AI研究框架
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data-to-paper项目是一个完整的AI驱动研究框架,涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程。该项目指导每一步科学研究,包括数据注释、假设生成、文献搜索、数据分析、结果解释和论文撰写。通过引入人类互动,确保手稿的追溯性和科学价值。本平台适用于各种研究领域,支持开放和特定目标的研究模式,并提供用户互动的GUI应用。
pythia-1b-deduped - Pythia模型家族为大规模语言模型的可解释性研究提供了全面支持
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Pythia Scaling Suite由EleutherAI开发,专注于大规模语言模型可解释性研究,包含16个模型,这些模型使用相同的数据集并提供154个中间检查点,托管于Hugging Face。尽管未专门针对下游性能优化,Pythia模型的表现仍可与OPT和GPT-Neo套件媲美甚至超越,适用于科研和实验用途,并支持进一步微调。