本文介绍了通过提取大语言模型中的人格特质向量来监控和控制模型行为的方法。该方法在内容审核和安全对齐方面具有重要应用价值，研究展示了如何自动提取人格向量，并在模型推理和微调中进行干预，以防止人格漂移和筛选训练数据。

谷歌DeepMind研究人员推出ATLAS，探讨多语言模型的扩展规律，分析模型规模、训练数据与语言混合的相互作用。基于774次训练，ATLAS明确了跨语言迁移与多语言训练的效率权衡，发现增加语言数量会降低每种语言的性能，但积极的跨语言迁移可部分抵消这一影响。

ParaRNN是一个新框架，突破了非线性RNN的序列并行限制。它通过将非线性递归关系转化为方程组，并利用牛顿迭代法并行求解，实现了高达665倍的加速，支持训练7B参数的模型，效果与大型Transformer相当。该框架已开源，推动了高效序列建模的研究。

在混合质量数据集上进行大规模模型预训练时，数据过滤至关重要。分类器质量过滤（CQF）通过训练二分类器来区分预训练数据和高质量数据，保留高分文档。研究表明，CQF能提升下游任务表现，但可能会隐含过滤高质量数据，未必改善语言建模。与合成数据相比，CQF的效果存在显著差异，挑战了其对数据质量有效性的看法。

本文介绍了语言模型微调的原因、数据集、过程及技术。微调能提升模型在特定领域的理解，适用于指令跟随和对话生成，且通常比预训练更快。文中还提到了一些高级微调技术，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）和低秩适应（LoRA）。

本文讨论了视频理解基准的局限性，指出现有基准未能有效区分知识性与图像性问题，从而影响模型的时间推理能力评估。

Midscene.js是一个跨平台的UI自动化框架，利用视觉语言模型进行视觉定位和交互。它支持自然语言描述自动化目标，提供JavaScript SDK和YAML脚本，适用于Web、Android和iOS，适合端到端UI测试和操作任务自动化，降低维护成本。

语言模型的困惑度（perplexity）用于衡量模型对文本的预测能力，表示为样本中标记概率的几何平均数的倒数。困惑度越低，模型对下一个标记的预测越准确。可以使用HellaSwag数据集来评估模型的困惑度，示例代码展示了如何计算每个结尾的困惑度并评估模型的准确性。

本文介绍如何在Hugging Face上免费部署TinyLlama语言模型，用户可在10分钟内完成。文章分析了模型需求、成本及免费托管选项，适合低流量演示。通过简单步骤，用户可创建并测试聊天机器人，鼓励优化模型。

Ai2发布了开源视频语言模型Molmo 2，支持多图像和视频输入，允许用户进行端到端研究，强调开源的重要性，适合企业使用，关注数据透明性和责任。

大型语言模型（LLMs）利用变换器架构将文本转化为数字表示。文本首先被分割为标记，随后每个标记转化为向量并注入位置信息。模型通过多头注意力机制和前馈神经网络逐步学习文本关系，最终预测下一个单词，从而生成连贯的输出。

双语和多语种模型在自然语言处理中的表现因语言而异，数据质量不均是主要原因。我们提出了一种数据过滤策略，选择高质量的双语训练数据，应用于法语、德语和中文，提升了单语性能2-4%，并将双语模型性能差距缩小至1%。这表明数据质量在多语种预训练中的重要性。

该论文在NeurIPS 2022的“人机协作学习研讨会”上被接受。偏好强化学习算法通过人类反馈提炼奖励函数，但仍需大量标签，实用性不足。本文展示了环境编码的有效性。

随着RAG架构和AI系统的扩展，数据序列化效率低下导致40%至70%的令牌浪费，增加API成本并降低模型性能。优化策略包括消除结构冗余、优化数值精度和应用层次扁平化。有效的数据准备和预处理能显著提升令牌效率，降低成本，增强AI部署的经济性。

jina-vlm是一个具有2.4B参数的视觉语言模型，支持29种语言的视觉问答，性能优越，适合消费级硬件。它结合了SigLIP2视觉编码器和Qwen3语言骨干，在多语言理解和视觉推理方面表现出色，并通过高效的注意力池化连接器减少视觉标记数量，保持多语言能力。