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Qiushi Sun
Qiushi Sun
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CodeEvo系统为LLM训练生成以代码为中心的数据
研究人员推出了一种新颖的双代理系统CodeEvo，旨在合成高质量的指令-代码对，用于训练大型语言模型。该系统利用迭代反馈循环，其中Coder代理生成代码，Reviewer代理协调该过程，并结合编译器反馈和语义评估。该团队构建了CodeEvo-100K，这是一个包含不同难度级别指令-代码对的大型数据集，该数据集在用于微调模型后，在代码生成基准测试中表现出性能提升。
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新框架OS-Sentinel增强了移动GUI人工智能代理的安全性
研究人员开发了OS-Sentinel，一个旨在增强在移动图形用户界面上运行的人工智能代理安全性的新框架。该系统结合了用于检测明确系统违规行为的形式化验证器和用于评估上下文风险的基于视觉语言模型的评估器。实验表明，OS-Sentinel在安全检测方面比现有方法提高了10%-30%，为创建更可靠的自主移动代理提供了见解。
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JanusCoder 模型可根据文本和视觉内容生成代码
研究人员推出 JanusCoder，这是一种旨在弥合代码生成中文本指令与视觉输出之间差距的新模型。该模型在 JanusCode-800K 上进行训练，这是迄今为止最大的多模态代码语料库，该语料库是使用一种新颖的合成工具包创建的。JanusCoder 及其变体 JanusCoderV 可以根据文本、视觉输入或两者的组合生成代码，其性能优于现有的专用模型，并可与商业产品相媲美。