#开源/仓库
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Open ASR Leaderboard 新增印度英语和印地语评估集
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LangChain 发布 2024 年 AI 状态报告
推荐理由：LangChain 2024 年报告揭示了 AI 生态系统的演变趋势，包括开源模型采用率的显著增长和从检索工作流到多步骤智能体应用的转变。报告提供了丰富的数据和分析，有助于读者了解当前 AI 应用开发的现状和趋势。
LangChain 完成 1.25 亿美元融资，发布智能体工程平台新功能
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IBM 发布 Granite 4.2 推理模型家族：构建过程揭秘
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量化感知修复：超越原始模型的压缩4位模型
推荐理由：该研究提出了量化感知修复（QAH）方法，通过直接从原始模型蒸馏，提高了压缩和量化后的模型性能，读者可以了解其如何改变现有工作流。
在捍卫AI开放性的斗争中，Marin项目是模型训练开放性的珍贵示范，拥有开源代码、数据、食谱甚至实验结果。公开发布AI研究曾是常态；我感谢@percyliang的开放实验室方法。
引用Percy Liang@percyliang🚢 Marin 535B-A23B started training this week! As usual, the whole process is open. Voyage plan: pretraining (80%) + midtraining (20%) on 18.75T tokens on 11 x GB200 NVL72 for ~3 months (2.7e24 FLOPs). Post-training will follow. Before kicking off the run, we trained a 4-rung scaling ladder from 1.6B-A61M (48B tokens) to 27.7B-A1.2B (926B tokens) to debug issues, and to make a forecast of our hero run. This is by far our biggest run, so definitely expecting the unexpected.
