MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении
MLR-Copilot - это фреймворк, в которой LLM имитируют мыслительные процессы ресечера, разработанная для повышения производительности исследований в области машинного обучения за счет генерации и реализации исследовательских идей.
Все начинается с исследовательской работы, в ходе которой MLR-Copilot генерирует и проверяет эти идеи. В процессу участвует встроенный механизм обратной связи с человеком, что в совокупности помогает достичь реальных результатов исследования.
MLR-Copilot работает в три интегрированных этапа:
🟢Генерация исследовательских идей: LLM-агенты генерируют исследовательские гипотезы и экспериментальные планы на основе предоставленных в качестве входных данных исследовательских работ.
🟢Реализация эксперимента: преобразование экспериментальных планов в выполнимые эксперименты с использованием полученного кода прототипа и моделей.
🟢Выполнение реализации: запускаются эксперименты с механизмами обратной связи от человека и итеративной отладки.
⚠️ MLR-Copilot работает только с онлайн-сервисами LLM ( OpenAI, Anthropic, Huggingface) в качестве агентов, для использования Вам будет необходим API-Key соответствующего сервиса.
MLR-Copilot : Генерация исследовательских идей в машинном обучении
MLR-Copilot - это фреймворк, в которой LLM имитируют мыслительные процессы ресечера, разработанная для повышения производительности исследований в области машинного обучения за счет генерации и реализации исследовательских идей.
Все начинается с исследовательской работы, в ходе которой MLR-Copilot генерирует и проверяет эти идеи. В процессу участвует встроенный механизм обратной связи с человеком, что в совокупности помогает достичь реальных результатов исследования.
MLR-Copilot работает в три интегрированных этапа:
🟢Генерация исследовательских идей: LLM-агенты генерируют исследовательские гипотезы и экспериментальные планы на основе предоставленных в качестве входных данных исследовательских работ.
🟢Реализация эксперимента: преобразование экспериментальных планов в выполнимые эксперименты с использованием полученного кода прототипа и моделей.
🟢Выполнение реализации: запускаются эксперименты с механизмами обратной связи от человека и итеративной отладки.
⚠️ MLR-Copilot работает только с онлайн-сервисами LLM ( OpenAI, Anthropic, Huggingface) в качестве агентов, для использования Вам будет необходим API-Key соответствующего сервиса.
Among the requests, the Brazilian electoral Court wanted to know if they could obtain data on the origins of malicious content posted on the platform. According to the TSE, this would enable the authorities to track false content and identify the user responsible for publishing it in the first place. On Tuesday, some local media outlets included Sing Tao Daily cited sources as saying the Hong Kong government was considering restricting access to Telegram. Privacy Commissioner for Personal Data Ada Chung told to the Legislative Council on Monday that government officials, police and lawmakers remain the targets of “doxxing” despite a privacy law amendment last year that criminalised the malicious disclosure of personal information. "Doxxing content is forbidden on Telegram and our moderators routinely remove such content from around the world," said a spokesman for the messaging app, Remi Vaughn. So far, more than a dozen different members have contributed to the group, posting voice notes of themselves screaming, yelling, groaning, and wailing in various pitches and rhythms. Concise
from us
