StarCoder 2是由BigCode项目（Hugging Face和ServiceNow支持）联合Nvidia的团队开发的新一代大型代码语言模型，使用来自 The Stack v2 数据集的 3.3 至 4.3 万亿个代码 token 进行训练，包含 600 多种编程语言，旨在为代码补全、编辑和推理任务提供强大的支持。该系列模型在前一代StarCoder模型的基础上进一步扩展和改进而来，提供了不同规模的模型，包括3B（30亿参数）、7B（70亿参数）和15B（150亿参数）参数的版本。
WebWalker是阿里巴巴自然语言处理团队开发的用于评估和提升大型语言模型（LLMs）在网页浏览任务中性能的工具。通过模拟网页导航任务，帮助模型更好地处理长上下文信息。...
WebThinker是中国人民大学、北京智源人工智能研究院和华为泊松实验室等机构提出的深度研究智能体。WebThinker赋能大型推理模型（LRMs）在推理过程中自主进行网络搜索、网页导航和报告撰写。...
WebShaper 是阿里巴巴通义实验室推出的创新的 AI 训练数据合成系统。通过形式化建模和智能体扩展机制，为 AI 智能体（Agent）的训练提供了高质量、可扩展的数据。WebShaper 首次引入了基于集合论的“知识投...
WebSailor 是阿里通义实验室开源的网络智能体，专注于复杂信息检索与推理任务。通过创新的数据合成方法（如 SailorFog-QA）和训练技术（如拒绝采样微调和 DUPO 算法），在高难度任务中表现出色，在 Brows...
WebSSL（Web-scale Self-Supervised Learning）是Meta、纽约大学等机构推出的视觉自监督学习（SSL）系列模型，基于大规模网络数据（如数十亿图像）训练视觉模型，无需语言监督学习。...
WebRL是清华大学、智谱AI联合推出的自我进化的在线课程强化学习框架，训练使用开放大型语言模型（LLMs）的高性能网络代理。WebRL动态生成任务、结果监督奖励模型（ORM）评估任务成功与否，及自适应强化学习策略，解决训练...
WebLI-100B是Google DeepMind推出的包含1000亿图像-文本对的超大规模数据集，用在预训练视觉语言模型（VLMs）。WebLI-100B是WebLI数据集的扩展版本，基于从网络中收集大量图像及其对应的标...
WebDreamer是俄亥俄州立大学和Orby AI研究团队推出的基于模型规划的网络智能体，基于大型语言模型（LLMs），特别是GPT-4o，作为世界模型预测网站上的交互结果。框架模拟可能的用户行为和结果，帮助网络代理在复杂...
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