Google 将 ERA 科研编码工具开放使用,并推出 Computational Discovery
Google 宣布把基于 Gemini 的科研工具 Empirical Research Assistance(ERA)开放给科学家使用,相关论文当天发表于 Nature。
推荐理由:Google 把 ERA 从 Nature 论文推进到可申请使用的工具,并给出八个跨学科应用案例,读者可据此判断科研编码自动化的落地边界。
Google 宣布把基于 Gemini 的科研工具 Empirical Research Assistance(ERA)开放给科学家使用,相关论文当天发表于 Nature。
推荐理由:Google 把 ERA 从 Nature 论文推进到可申请使用的工具,并给出八个跨学科应用案例,读者可据此判断科研编码自动化的落地边界。
NVIDIA 发布 Nemotron Post-Training Dataset V2,将此前的英文推理数据翻译为法语、德语、意大利语、日语和西班牙语五种语言,规模 600 万条。
Hugging Face 发布 ScreenSuite,一个面向 GUI Agent 的评测套件,整合 13 项基准,覆盖感知、定位、单步动作和多步智能体四类能力。
推荐理由:Hugging Face 开源 GUI Agent 评测套件,读者可了解其 13 项基准覆盖范围与纯视觉评测设定。
Hugging Face 的 LeRobot 团队与 Yaak 联合发布 L2D,号称全球最大的开源自动驾驶数据集,包含 90+ TB 多模态数据、5000+ 小时驾驶记录,来自德国 30 个城市的 60 辆驾校电动车。
推荐理由:L2D 以 90TB 多模态驾驶数据补齐端到端自动驾驶训练集缺口,并给出 LeRobot 接入方式与分阶段发布计划。
Hugging Face 用 Math-Verify 替换旧评测器,重新评估了 Open LLM Leaderboard 上提交过的全部 3751 个模型。旧评测器因答案格式、SymPy 解析和比较环节的问题把正确答案判错,新方案平均让模型多解出 61 道题、整体提升 4.66 分,Algebra 与 Prealgebra 子集分别提升 8.27 和 6.93 分。
推荐理由:原文给出旧评测器失效的具体案例和重评后的分数变化,可据此判断数学评测口径对榜单排名的影响。
Hugging Face 联合 Intel Labs 和 UKP Lab 发布 SetFit,一个用于 Sentence Transformers 少样本微调的框架,无需提示词或 verbaliser。
推荐理由:原文给出 SetFit 的两阶段训练流程与 RAFT 基准对比,读者可据此判断少样本分类的成本与精度取舍。