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Murmur
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Anthropic 提升 AI 代理代码质量；新框架涌现 · 跟踪 3 个来源
Anthropic 正在采用多管齐下的方法来提高 AI 代理生成的代码质量。该策略包括集成 lint 规则、Claude 驱动的模糊测试、自动化代码审查和重构技术，以确保代理生成的代码达到比人类编写的代码更高的标准。此外，还引入了一个名为 CoSQ 的新仅提示框架，该框架使 LLM 的回答以显式信息检查为条件，而无需进行微调。此外，还开发了一个名为 Murmur 的基于终端的伴侣收音机，旨在自主选择歌曲。
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新的ASR方法应对计算扩展和多语言评估
研究人员正在开发新的方法来改进自动语音识别（ASR）系统。一种名为LARM的方法使用深度条件循环Transformer，允许可调的测试时间计算，实现了与更深层模型相媲美的性能。另一个系统Murmur通过平衡低延迟的基于块的处理和准确性的长上下文模型，利用注意力稀疏性来处理长篇ASR。此外，还提出了一种名为脚本归一化WER（SN-WER）的新指标，通过对脚本差异进行归一化，以更准确地评估多语言环境下的ASR性能，特别是对于印度语言。