本文是一篇发表在 NeurIPS 2024 上的论文，单位是香港大学、Sea AI Lab、Contextual AI 和俄亥俄州立大学。论文主要探讨了大型语言模型（LLMs）的词表大小对模型性能的影响。
该研究主要探讨了大语言模型的全局剪枝方法，旨在提高预训练语言模型的效率。该成果的发表为大模型的剪枝与优化研究提供了新的视角，并在相关领域具有重要的应用潜力。
Builders 是由 @Magineer、@有新Newin 以及 @深思SenseAI 联合推出的人物专栏，旨在发现与分享更多的优秀出海创业团队与独立开发者，我们将定期邀请生态范围内的创始人与团队展开对话。
NeurIPS 2024评审结果已经公布了！ 收到邮件的小伙伴们，就像在开盲盒一样，纷纷在社交媒体上晒出了自己的成绩单。
NeurIPS 2024放榜，人大附中有高中生一作入选。
3D大模型公司VAST完成亿元级融资。
作为开发者，我们一直在寻找提升工作效率的方法。VS Code 无疑是目前最受欢迎的代码编辑器之一，它几乎成为了我们行业的标准。不过，由于它基于 Electron 和 JavaScript，处理大型代码库时可能会遇到一些性能问题。
7月27日，与ICLR（国际学习表示会议）、NeurIPS（神经信息处理系统会议）并称三大机器学习顶级会议的ICML（国际机器学习大会），在奥地利维也纳会展中心落下帷幕。
在众多人工智能顶会中，NeurIPS 属于什么段位？有人将其代入《甄嬛传》宇宙做了张图：大概配享「后位」。
大家对生成视觉领域有着这样的认知：先有图像生成、视频生成，再有3D生成。
