JustAskJacky: AI causes a Trojan Horse Comeback
尽管有些人可能想让您相信，但在过去几年中，特洛伊木马曾经是一种罕见的品种。但是由于AI和LLM，它们回来了。
Coconut: A Framework for Latent Reasoning in LLMs
用简单的术语解释椰子（训练大语言模型以在连续的潜在空间中进行推理）椰子：LLMS中潜在推理的框架首先出现在数据科学方面。
SiMa.ai Next-Gen Platform for Physical AI in Production
Modalix™生产中，现在与领先的GPU SOM，开发套件和Llima一起运送SOM PIN兼容，用于无缝LLM-TO-Modalix Integration
AI as Writing Mentor: Question-Based Rather Than Prompt-Based LLM Assistance
我们已经使用了大型语言模型（LLM）交互了。首先，我们担心制定完美的提示或查询。现在，我们中的许多人已经采用了一种更加协作的方法，LLM可以通过多次迭代来帮助您完善并改善提示或查询，以及Reed Hepler所说的“对话转向”。但是，即使是这种进化的方法，基本上仍然是基于迅速的。如果有一个更自然的选择呢？当前方法的问题是真实的和对AI对我们思维能力的影响的越来越关注的问题。研究开始表明，对AI的过度依赖实际上可以降低我们作为专业人员和学生的认知能力。这不一定是一个有意识的选择，因为它是如此的容易和诱人，可以将我们的语言外包和写信给AI。当我们不断让LLMS进行推理，思考和写作时，我们可能会削弱
Using geometry and physics to explain feature learning in deep neural networks
深神经网络（DNNS），机器学习算法支撑了大语言模型（LLMS）和其他人工智能（AI）模型的功能，学会通过分析大量数据来进行准确的预测。这些网络以层为单位结构，每个网络都将输入数据转换为“特征”，以指导下一层的分析。
Generating Structured Outputs from LLMs
流行技术概述将LLM的输出限制为预定义的示例，该示例生成了从LLMS生成结构化输出，这首先出现在数据科学方面。
GPT-5 Tops Harvey’s BigLaw Bench Eval
昨晚分享的是，哈维（Harvey）和其他公司（Harvey）已迅速进入GPT-5。 Genai先驱分析了新的LLM ...
Your LLM Knows the Future: Uncovering Its Multi-Token Prediction Potential
自回归语言模型受其固有的顺序性质的约束，一次产生一个令牌。该范式限制了推理速度和并行性，尤其是在生成阶段的文本方向和语义相对确定时。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用了关于未来令牌的香草自回归语言模型的固有知识，结合了技术来实现这一潜力并能够同时预测随后多个令牌。我们的方法介绍了几项关键创新：（1）A…
Finding Golden Examples: A Smarter Approach to In-Context Learning
从随机示例选择到系统的Aupair生成 - 如何使LLM提示实际上是在工作的帖子查找黄金示例：更智能的秘密学习方法首先出现在数据科学方面。
Microsoft unveils Project Ire: AI that autonomously detects malware
Microsoft的项目IRE使用AI自动反向工程师并将软件分类为恶意或良性。 Microsoft宣布了IRE Project IRE，这是一种自动人工智能（AI）系统，可以自主反向工程和对软件进行分类。 IRE项目是使用LLM驱动的自动型恶意软件分类系统，该系统使用分解器和其他工具，审查其输出，并确定[…]
Microsoft researchers bullish on AI security agent even though it let 74% of malware slip through
IRE项目有望使用LLMS检测代码是恶意还是benignmicrosoft推出了它声称可以在没有人为援助的情况下检测恶意软件的自主AI代理。
Early-Career Book Publishing: Growing Roots as Scholars
In the 1st installment of 3 career-focused articles, scientists who completed books as early-career researchers reflect on the positive outcomes the experience had on their professional development.
How a Research Lab Made Entirely of LLM Agents Developed Molecules That Can Block a Virus
欢迎借助大型语言模型和推理AI代理的手中，研究实验室如何完全由LLM代理制成的分子开发了可以阻止病毒的分子，该分子首先出现在数据科学上。
AI judging AI: Scaling unstructured text analysis with Amazon Nova
在这篇文章中，我们强调了如何在亚马逊基岩中部署多个生成AI模型，以指示LLM模型创建文本响应的主题摘要。然后，我们展示如何使用多个LLM模型作为陪审团来审查这些LLM生成的摘要，并分配评分来判断摘要标题和摘要描述之间的内容一致性。
在这篇文章中，我们探索了领先的手工艺品市场HandMade.com如何通过使用Amazon Bedrock和Amazon OpenSearch服务实施AI-Driens的产品来对其产品描述进行现代化处理。该解决方案结合了人类的Claude 3.7十四行诗LLM，用于生成描述，亚马逊泰坦文本嵌入式V2用于矢量嵌入的V2以及语义搜索功能，以自动化和增强超过60,000个项目的目录中的产品描述。
Weekend Reading: Rethinking the Role of Place in UK Higher Education Policy
在由技能，知识和组织绩效中心（Skope）会议提示的HEPI注释中，尼克·希尔曼（Nick Hillman）问：Robbins开创性的Robbins报告是否应告知即将到来的16年后战略？他提到了Skope教授Robson教授提出的关于“鼓励基于地点的方法……并以协调代替竞争的需求。
