Guiding Energy-based Models via Contrastive Latent Variables开源项目 – 通过对比潜变量指导能量模型

该论文提出了一种训练语言模型的方法，通过同时预测多个未来Token来提高样本效率，并在多个生成基准上实现了显著的性能提升。

Openlayer是一个先进的平台，旨在使用机器学习算法构建高质量、可信赖的模型。它提供了一个工作区，用于从头开始评估和设计机器学习模型。用户可以创建账户并访问评估工作区，上传数据集，配置模型参数，并选择合适的机器学习算法进行训练和测试。Openlayer配备了用户友好的界面，提供数据预处理、特征选择、模型评估和可视化工具。

SimCSE是一个简单的框架，旨在通过无监督和监督的方法进行句子嵌入的对比学习，从而实现高质量的句子表示。

该项目提供了一个关于对比学习在自然语言处理领域最新研究论文的全面列表，包括论文链接和引用信息，涵盖多种NLP任务的对比学习方法，并定期更新以反映最新的研究进展。

Conformalized Graph Neural Networks项目旨在通过图形的符合预测技术进行不确定性量化，适用于图形数据分析和机器学习任务的改进。

这是一个专注于推荐系统领域的研究进展收集库，涵盖了对比学习、数据增强和自监督学习的最新成果。该项目集成了多个推荐系统研究的文献，旨在为研究人员提供全面的参考资料，以便更好地理解和应用这些先进技术。

Apollo AI是一款应用，允许用户在iOS设备上私密运行本地模型，如Llama或Qwen。下载后，这些模型可以离线使用，无需互联网连接。用户可以尝试Llama 3.1、Qwen、Deepseek r1 Distillations等多种模型，且由于这些模型在手机上运行，使用完全免费。

TensorFlow Similarity是一个专注于快速简化相似度学习的Python包，旨在促进相似度和度量学习的开发与应用。

Contrastive Decoding 是一个专注于开放式文本生成优化的项目。它通过对比学习技术，提升文本生成的多样性和质量，适用于各种需要生成多样化文本的场景。该项目旨在通过反馈机制优化文本生成过程，使其更加符合用户需求。

该项目专注于对独立成分进行对齐，以改善多任务学习的效果。通过利用独立成分分析技术，提升多任务学习场景中的性能，适用于多种机器学习任务。

这个开源项目是一个使用OpenAI的ChatGPT技术驱动的Twitter机器人，它可以进行聊天和回答问题。

LLM Compressor 是一个专注于大型语言模型压缩的工具库，支持训练中和训练后的压缩技术。它与 PyTorch 和 HuggingFace Transformers 兼容，设计灵活易用，便于快速实验。此外，它还专门为 vLLM 提供量化优化功能，支持将 Hugging Face 格式的模型转换为 safetensors 格式，特别适用于量化 Hugging Face 上新发布的小模型。通过集成多种压缩算法（如 GPTQ、SparseGPT 和 SmoothQuant），LLM Compressor 在保持模型精度的同时，显著提升推理效率和资源利用率。

矮人名字生成器是一个基于AI的工具，可以为您在D&D、魔兽世界、指环王等角色扮演游戏中创造独特的矮人名字和背景故事，让您在幻想冒险中大放异彩。

Llama中文社区是一个汇聚Llama模型、技术和爱好者的平台，用户可以在这里探索各种模型、项目和资源。

一个能够直接在文件字节上进行训练和测试的模型，无需在推理时对文件进行解码。