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哈工大SCIR 14篇长文被EMNLP 2024主会/Findings录用

EMNLP 2024（The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）计划于2024年11月12日至11月16日在美国佛罗里达州迈阿密召开。EMNLP是自然语言处理领域顶级国际会议之一，CCF B类会议，其涉及领域包括但不限于机器翻译、文本生成、文本分类、信息抽取、问答系统、语言模型等研究方向。

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哈工大发布“珠算”代码大模型

从DeepMind发布的AlphaCode[1]在竞赛级编程能力上超越人类平均水平之日起，代码大模型便广受关注。与此同时，OpenAI发布的CodeX[2]更是展示出了代码大模型具有超越传统编程范畴的数值推理、逻辑推断、工具调用等高阶能力，进一步引爆了对该领域的研究与讨论。以BigCode StarCoder[3]为代表的开源项目对完善该领域的研究生态做出了卓越的贡献。然而，目前开源代码大模型提升编程能力的同时会严重损害通用语言能力。为此，哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）推出了“珠算”代码大模型，其以2.7B参数在代码与通用语言平均性能上均超越了DeepSeek-Coder-1.3B[4]、Yi-Coder-1.5B[5]、Stable Code-3B[6]、Granite-3B-Code[7]等参数量3B及以下的代码大模型，希望通过开放权重、训练细节以及配套的微调适配平台与插件，助力开源社区的发展。相关资源详见：https://github.com/HIT-SCIR/Abacus

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哈工大开源“活字3.5”对话大模型

大规模语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展，并在广泛的应用场景中展现了其强大的潜力。这一技术不仅吸引了学术界的广泛关注，也成为了工业界的热点。在此背景下，哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）近期推出了最新成果——活字3.5，致力于为自然语言处理的研究和实际应用提供更多可能性和选择。

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