Beyond Code Generation: Continuously Evolve Text with LLMs
长期运行的内容演变和结果分析的介绍《超出代码生成：与LLM》不断发展的文本首先出现在数据科学方面。
A Practical Guide to Building Agentic AI for Enterprise Workflow Efficiency
Table of Contents [Show]Executive SummaryWhat is Agentic AI or Agentic WorkflowDifference between traditional and Agentic wayRobotic Process Automation vs Agentic Process AutomationWhy Agentic Workflow MattersKey capabilities and benefitsKey components of Agentic AI systemPractical Usecases of Agent
Unpacking the bias of large language models
在一项新研究中，研究人员发现了LLMS中一种偏见的根本原因，为更准确和可靠的AI系统铺平了道路。
Build an AI Agent to Explore Your Data Catalog with Natural Language
利用llms查询您的数据链球数据数据对帖子构建AI代理，以探索您的数据目录的自然语言首先出现在数据科学方面。
Policymakers who think AI can help rescue flagging UK economy should take heed | Heather Stewart
健康的怀疑主义是需要的，因为缺陷是大型语言模型仍然容易随意地从事顾问诊断癌症，帮助教师制定课程计划 - 以及通过衍生性斜坡泛滥的社交媒体 - 在Breakneck Speed中正在经济中采用衍生性人工智能。年龄越来越多。尤其是因为没有逃避持续的缺陷：大型语言模型（LLMS）仍然容易随意地制作事物。继续阅读...
Marshall McLuhan Hated TV But He Might Like AI
今天的大型语言模型（LLMS）以前所未有的速度跨学科的流程信息，并挑战了高等教育，以重新考虑教学，学习和学科结构。随着AI工具破坏常规主题的界限，教育工作者面临困境：有些人试图禁止这些工具，而另一些人则在寻求将它们在课堂上拥抱的方法。两种方法都有可能缺少60年前加拿大沟通理论家马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）预测的更深层转变的风险。阅读更多
Why LLMs Overthink Easy Puzzles but Give Up on Hard Ones
人工智能通过大型语言模型（LLM）及其高级同行，大型推理模型（LRMS），重新定义机器如何处理和生成类似人类的文本。这些模型可以写论文，回答问题，甚至解决数学问题。然而，尽管具有令人印象深刻的能力，但这些模型表现出了好奇的行为：它们经常夸大简单的问题，而[...]为什么llms llms过度思考轻松拼图但放弃了硬性问题，这首先出现在unite.ai上。
Workshop - "Success With AI: How and Why to Build Your Professional Brand in the Age of AI"
建立您的专业品牌：为什么成为主题专家在AI时代如此重要，这是“ AI成功”在线研讨会：从来没有更好或更重要的时间来提高您作为主题专家的专业知识和声誉。大型语言模型（LLMS）为学习和发展专业知识提供了一个令人难以置信的机会，同时也比以往任何时候都更容易将专业知识变成书面内容，面对面的和在线演讲和展示，甚至组织专业和职业生涯的活动。同时，与LLM一样，它们在创建引人注目的内容方面缺乏人类的批判性思维和实际推理的特征，使其成为人类专家的好伴侣，而不是替代品。在这个90分钟的会议中，我将为您提供创建和建立专业品牌的路线图。无论您是想在组织内发展，扩大专业知名度，提高信誉，更好地将自己定位在不确定的就
Impel enhances automotive dealership customer experience with fine-tuned LLMs on Amazon SageMaker
在这篇文章中，我们与SageMaker的微调LLMS分享Impel如何增强汽车经销商的客户体验。
LLMs + Pandas: How I Use Generative AI to Generate Pandas DataFrame Summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
Build GraphRAG applications using Amazon Bedrock Knowledge Bases
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基岩知识库中使用基于图的检索型生成（GraphRag）来构建智能应用程序。与传统矢量搜索（根据相似性分数检索文档）不同，知识图编码实体之间的关系，允许大型语言模型（LLMS）通过上下文感知的推理检索信息。
Timeline for Artificial General Intelligence Has Moved Up
darren orf，自大语言模型（LLMS）的到来以来，现在似乎渗入了我们的每个角落和缝隙...
May Must-Reads: Math for Machine Learning Engineers, LLMs, Agent Protocols, and More
我们在过去的一个月中选择了我们阅读最多和显示的文章。帖子可能必须阅读：机器学习工程师，LLMS，代理协议等的数学首先出现在数据科学方面。
SpeakStream: Streaming Text-to-Speech with Interleaved Data
With the increasing integration of speech front-ends and large language models (LLM),there is a need to explore architectures that integrate these modalities.While end-to-end models have been explored extensively, cascaded models that stream outputs from LLMs to TTS seem to be oddly under-explored,
