NVIDIA与IIT Madras发布Indic预训练研究与2.8T token数据集
NVIDIA与IIT Madras及AI4Bharat将发布Nemotron-pretraining-Indic-v1,覆盖22种印度语言、约2.8万亿token,并同步开放GPU加速的数据生成流程。
推荐理由:报告同时给出2.8T token语料、生成流程与continued pretraining评测,便于理解印度语言数据扩展的方法和效果边界。
NVIDIA与IIT Madras及AI4Bharat将发布Nemotron-pretraining-Indic-v1,覆盖22种印度语言、约2.8万亿token,并同步开放GPU加速的数据生成流程。
推荐理由:报告同时给出2.8T token语料、生成流程与continued pretraining评测,便于理解印度语言数据扩展的方法和效果边界。
GitHub 为秘密扫描设计了 Regex 候选生成与微调 ModernBERT 分类器组成的两阶段管线,用于结合上下文区分真实凭据和外观相似字符串。该分类器已将通用秘密检测扩展至 push protection,相比此前的 LLM 管线,仓库所有者加权接受率提高 11.5%,提交后扫描中位执行时间降低 86%,服务成本降低超过 98%。
推荐理由:GitHub 公开了紧凑型秘密检测模型的训练与混合扫描设计,并提供精度、召回率、延迟和成本数据。
Microsoft Research Asia 发布并开源 Agent Lightning v1.0,以约 3,500 行代码构建轻量级 Agentic RL 控制平面。
推荐理由:原文同时说明框架架构、训练流程和编码智能体实验结果,便于评估其如何接入现有 Agent harness。