From Resume to Cover Letter Using AI and LLM, with Python and Streamlit
免责声明：使用 AI 制作求职信甚至简历的想法显然不是我首先提出的。很多人之前已经这样做过（非常成功），并根据这个想法建立了网站甚至公司。这只是一个关于如何使用 […] 构建自己的求职信 AI 生成器应用程序的教程。文章从简历到求职信，使用 AI 和 LLM，使用 Python 和 Streamlit 首次出现在 Towards Data Science 上。
Reinforcement Learning for Long-Horizon Interactive LLM Agents
交互式数字代理 (IDA) 利用有状态数字环境的 API 来响应用户请求执行任务。虽然由指令调整的大型语言模型 (LLM) 驱动的 IDA 可以对多步骤交换中接口调用的反馈做出反应，但它们尚未在各自的数字环境中接受过训练。之前的方法在 AppWorld 等复杂的基准测试中完成的任务不到一半。我们提出了一种强化学习 (RL) 方法，可直接在目标环境中训练 IDA。我们将这种训练形式化为部分可观察的马尔可夫模型……
OpenEuroLLM är ett europeiskt projekt för att skapa öppna språkmodeller
OpenEuroLLM 是一个历史性的欧洲合作项目，将于 2025 年 2 月 1 日启动，旨在开发下一代开源语言模型。我们的开创性举措得到了委员会“数字欧洲计划”的大力支持，代表了充满活力的欧洲数字主权 openeurollm.eu。通过 OpenEuroLLM，超过 20 家领先的欧洲研究机构、公司和听力损失中心与同一个 […]《OpenEuroLLM 是一个创建开放语言模型的欧洲项目》一文首次出现在 AI 新闻中。
Track LLM model evaluation using Amazon SageMaker managed MLflow and FMEval
在本文中，我们将展示如何使用 FMEval 和 Amazon SageMaker 以编程方式评估 LLM。FMEval 是一个开源 LLM 评估库，旨在为数据科学家和机器学习 (ML) 工程师提供代码优先体验，以评估 LLM 的各个方面，包括准确性、毒性、公平性、稳健性和效率。
RAG vs. Fine-Tuning: Which One Suits Your LLM?
大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-4 和 Llama 3）已经影响了 AI 领域，并在从客户服务到内容生成的各个方面都表现出色。但是，根据特定需求调整这些模型通常意味着在两种强大的技术之间进行选择：检索增强生成 (RAG) 和微调。虽然这两种方法都增强了 LLM，但它们针对不同的[…]
Optimizing LLM test-time compute involves solving a meta-RL problem
TL;DR：训练模型以优化测试时间计算并学习“如何发现”正确答案，而不是学习“输出什么答案”的传统学习范式，这可以使模型更好地利用数据。迄今为止，改进大型语言模型 (LLM) 的主要策略是使用越来越多的高质量数据进行监督微调 (SFT) 或强化学习 (RL)。不幸的是，这种扩展形式似乎很快就会遇到障碍，预训练的扩展定律会趋于稳定，并且有报告称，用于训练的高质量文本数据可能在 2028 年耗尽，特别是对于更困难的任务，例如解决推理问题，这似乎需要将当前数据扩展约 100 倍才能看到任何显着的改进。LLM 在这些困难任务中的问题上的当前表现仍然令人失望（见示例）。因此，迫切需要数据高效的方法来训练
AGI Is Not Here: LLMs Lack True Intelligence
它很重要：AGI不在这里：LLMS缺乏真正的智能。了解为什么LLM缺乏真正的人类认知和推理。
Revolutionizing AI with Multimodal Large Language Models (MLLMs)
假设你有一份 X 光检查报告，你需要了解自己受了什么伤。一种选择是去看医生，理想情况下你应该去看医生，但出于某种原因，如果你不能去看医生，你可以使用多模态大型语言模型 (MLLM)，它将处理你的 X 光扫描并准确地告诉你你受了什么伤 […]
Install an LLM on MacOS Easily
为什么重要：通过本指南了解如何轻松在 MacOS 上安装 LLM，指南涵盖了优势、设置步骤、提示和故障排除。
Nvidia Launches New LLM Models for AI
重要性：探索 Nvidia 在 CES 2025 上推出新的 AI LLM 模型，通过先进的 AI 工具推动行业创新。
Nvidia Launches Llama Nemotron LLMs for Agentic AI
为何重要：Nvidia 为 Agentic AI 推出 Llama Nemotron LLM，通过更智能、自适应和可扩展的 AI 解决方案推动创新。
Reducing AI Hallucinations with MoME: How Memory Experts Enhance LLM Accuracy
人工智能 (AI) 正在改变行业并重塑我们的日常生活。但即使是最智能的人工智能系统也会犯错。一个大问题是人工智能幻觉，即系统会产生虚假或编造的信息。这在医疗保健、法律和金融领域是一个严重的问题，在这些领域，正确处理事情至关重要。尽管大型语言模型 […]文章《使用 MoME 减少人工智能幻觉：记忆专家如何提高 LLM 准确性》首先出现在 Unite.AI 上。
LatentForce.ai Revolutionizes Data Extraction with LLMs
为什么重要：LatentForce.ai 通过 LLM 彻底改变数据提取，为企业提供准确、可扩展、由人工智能驱动的解决方案。
LatentForce.ai Revolutionizes Data Extraction with LLMs
它是什么重要的：nitentforce.ai用LLM彻底改变了数据提取，从而为企业提供了准确，可扩展的，可扩展的AI驱动解决方案。
