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ELMA
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新的ELMA数据集为长文本到动作生成提供基准测试
研究人员推出了ELMA，这是一个旨在改进长文本到动作生成的新数据集和基准。当前模型在需要跨多个片段保持上下文的指令方面存在困难，ELMA通过提供来自真实世界视频的密集、片段级标注来解决这一挑战。该数据集能够对现有模型进行微调，在生成连续的、依赖上下文的人类动作方面，显著提高了全局物理真实性和语义对齐度。
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TildeOpen LLM 通过课程学习提升低资源欧洲语言的表现
研究人员推出了 TildeOpen LLM，这是一个拥有 300 亿参数的开放权重模型，旨在提高 34 种欧洲语言的性能。该模型通过数据集上采样和在统一语言分布与自然语言分布之间切换的课程式训练计划来解决数据不平衡问题。评估表明，TildeOpen 的表现优于现有的开放权重多语言模型，尤其是在波罗的海、芬兰-乌戈尔和斯拉夫语系语言方面，人类评估显示语言错误显著减少。