仅用4块GPU、不到3天训练出开源版GPT-4o，这是国内团队最新研究
【10月更文挑战第19天】中国科学院计算技术研究所提出了一种名为LLaMA-Omni的新型模型架构，实现与大型语言模型（LLMs）的低延迟、高质量语音交互。该模型集成了预训练的语音编码器、语音适配器、LLM和流式语音解码器，能够在不进行语音转录的情况下直接生成文本和语音响应，显著提升了用户体验。实验结果显示，LLaMA-Omni的响应延迟低至226ms，具有创新性和实用性。
首个Mamba+Transformer混合架构多模态大模型来了，实现单卡千图推理
【10月更文挑战第18天】《LongLLaVA: Scaling Multi-modal LLMs to 1000 Images Efficiently via Hybrid Architecture》提出了一种新型多模态大模型LongLLaVA，结合了Mamba和Transformer架构，通过系统优化实现在单张A100 80GB GPU上处理近千张图像的突破。该模型在视频理解、高分辨率图像分析和多模态智能体任务中表现出色，显著提升了计算效率。
LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型,可以精准捕捉短期波动与长期趋势
近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，研究人员开始探索将其应用于时间序列预测。Jin等人提出了LLM-Mixer框架，通过多尺度时间序列分解和预训练的LLMs，有效捕捉时间序列数据中的短期波动和长期趋势，提高了预测精度。实验结果显示，LLM-Mixer在多个基准数据集上优于现有方法，展示了其在时间序列预测任务中的巨大潜力。
将 Spring AI 与 LLM 结合使用以生成 Java 测试
AIDocumentLibraryChat 项目通过 GitHub URL 为指定的 Java 类生成测试代码，支持 granite-code 和 deepseek-coder-v2 模型。项目包括控制器、服务和配置，能处理源代码解析、依赖加载及测试代码生成，旨在评估 LLM 对开发测试的支持能力。