Spreadsheet, Not Skynet: Microdoses, Not Microprocessors
相对于GPT LLM MAMLMS作为语言工件的经济规模的适度力量。当然，由于经济超级巨大，因此对它的相对较小的影响仍然是巨大的。但是...
Higher Education: 10 Questions from a Year 10
*为了宣布兴趣，本·希尔曼（Ben Hillman）是尼克·希尔曼（Nick Hillman）的儿子，尼克·希尔曼（Nick Hillman）是赫普（Hepi）的董事。高等教育：10年级的10个问题首先出现在HEPI上。
Why Your Next LLM Might Not Have A Tokenizer
令牌机是必不可少的邪恶，但是这种激进的方法表明，这可能不再是必要的。为什么您的下一个LLM可能没有令牌器的帖子首先出现在数据科学方面。
Build Multi-Agent Apps with OpenAI’s Agent SDK
使用此开源SDK创建多代理应用程序很简单，并且可以与任何与OpenAI兼容的LLM The Post-The Post-The Post构建多代理应用程序使用OpenAI的Agent SDK一起使用，它首先出现在数据科学上。
Understanding Application Performance with Roofline Modeling
计算应用程序性能的普遍挑战是，现实世界的性能和理论性能可能会有所不同。随着产品生态系统的生态系统，随着高性能计算（HPC），游戏或当前景观 - 大语言模型（LLMS）等高性能需求而增长，必须准确地计算出具有屋顶线模型的邮政应用程序性能，这是首先出现在数据科学方面。
Aligning LLMs by Predicting Preferences from User Writing Samples
适应人类的偏好对于创建提供个性化和有效互动的一致性LLM代理至关重要。最近的工作表明，LLM充当写作代理来推断用户偏好的描述。然后，代理对齐来自根据推论的偏好描述的条件。但是，现有方法通常会产生通用的偏好描述，而这些描述无法捕获人类偏好的独特性和个性化的性质。本文介绍了散文，这种方法旨在增强用户推论的偏好描述的精度…
Core Machine Learning Skills, Revisited
有了围绕代理，LLMS及其动力工具的所有嗡嗡声，有时很容易（或至少诱人）认为基本的机器学习工作流程（Feature选择，模型监视等）很快就会变得过时。我们本周为您选择的文章描绘了一幅不同的细微差别图片。当然，从业人员拥有强大的新[…]核心机器学习技能，重新审视的是首先朝着数据科学迈进。
Apple Supercharges Siri with AI Power
它很重要：Apple在iOS 18中用AI功率增压Siri，为更智能，私人语音控制添加了生成的AI和LLM。
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
A Multi-Agent SQL Assistant You Can Trust with Human-in-Loop Checkpoint & LLM Cost Control
您自己的SQL助手构建了Splemlit，Sqlite和Crewaithe Post一个多代理SQL助手，您可以通过人类中的Checkpoint＆LLM成本控制来信任您，首先是迈向数据科学的。
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。
