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
What If I had AI in 2018: Rent the Runway Fulfillment Center Optimization
在2018年的LLM不会使一个复杂的项目变得琐碎，尽管它可以增强最终解决方案，如果我在2018年有AI：租用跑道履行中心优化的优化率首先是迈向数据科学的。
Training Llama 3.3 Swallow: A Japanese sovereign LLM on Amazon SageMaker HyperPod
Tokyo科学院已经成功训练了Llama 3.3 Swallow，这是一种使用Amazon Sagemaker Hyperpod的700亿参数大语模型（LLM），具有增强的日本能力。该模型在日语任务中表现出了卓越的性能，表现优于GPT-4O-Mini和其他领先的模型。该技术报告详细介绍了项目期间开发的培训基础设施，优化和最佳实践。
Musk’s xAI Secures $6B for AI Race
它很重要的是：马斯克的XAI为AI竞赛的$ 6B获得了$ 6B的挑战，因为它以安全，真理驱动的AGI野心挑战了Openai和人类。
我在上周发布的一些有趣的链接（我还将这些链接发布在Mastodon，Threads，NewsMast和Bluesky上）：AI的渴望数据的性质意味着人们正在努力管理所需的数据： https://blocksandfiles.com/2025/06/04/tech-leaders-scruggling-to-toorling-to-store-ai-ai-data-never-never-mind-manage-manage-it-research-shows/ai/ai是工具，而不是同事，而不是同事，营销人员使用了拟人化语言： https://techcrunch.com/2025/06/01
DeepSeekに見るAIの未来 －近年のAI進化の背景とは
■总结，人们注意到，由中国初创公司DeepSeek开发的AI模型（开发AI）是低成本，但在基准测试中得分等于CHATGPT。发电机AI模型的开发可以扩展到广泛的公司和开发人员，因为它由美国主要科技公司主导。此外，人们相信，将AI应用于机器人将导致以前仅限于数字空间的AI的传播，将来将其传播到现实世界中。随着AI的发展，有必要采取积极利用它的态度。 ■目录1- DeepSeek的影响2- DeepSeek Model 3的特征 - AI模型4的不连续演变 - AI应用程序领域的扩展5-结论中国初创公司DeepSeek开发的AI模型，中国初创公司，这是一家AI，它发展了AI，尽管它低成本，但它
“我是参议员亚历山大·帕迪拉（Alex Padilla）！”：民主党议员被驱逐出DHS新闻发布会，并被放在手铐中。亚历克斯·帕迪拉（D-CA）在洛杉矶举行的新闻发布会上，在国土安全部秘书克里斯蒂·诺姆（Kristi Noem）在国土安全部秘书克里斯蒂·诺伊姆（Kristi Noem）猛拉后，在周四的戴上手铐中被身体撤离，并在洛杉矶举行的新闻发布会上进行了手铐。 pic.twitter.com/Q2sUWiImAM— Bill Melugin (@BillMelugin_) June 12, 2025BREAKING 🚨 Democrat U.S. Senator Alex Padilla wa
Boost Your LLM Output and Design Smarter Prompts: Real Tricks from an AI Engineer’s Toolbox
不仅要问什么，而且您如何问。迅速工程技术的实用技术可以提高您的LLM输出和设计更智能的提示：AI工程师工具箱的真正技巧首先出现在数据科学方面。
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。
Accelerating Articul8’s domain-specific model development with Amazon SageMaker HyperPod
了解ARTICUL8如何使用特定于域的模型来重新定义企业生成AI，在现实世界应用中的特定模型都超过了通用LLM。在我们最新的博客文章中，我们深入研究了Amazon Sagemaker Hyperpod如何加速ArtiCul8行业领先的半导体模型的开发 - 在将部署时间削减4倍的同时，提高了2倍的准确性，以提高2倍的准确性。
Why Large Language Models Skip Instructions and How to Address the Issue
大型语言模型（LLM）已迅速成为必不可少的人工智能（AI）工具，从聊天机器人和内容创建到编码辅助的应用程序为应用程序提供动力。尽管具有令人印象深刻的功能，但用户面临的一个普遍挑战是，这些模型有时会跳过他们收到的指令的一部分，尤其是当这些说明冗长或涉及多个步骤时。这个跳过[…]为什么大型语言模型跳过说明以及如何解决问题的帖子首先出现在Unite.ai上。
Can AI Truly Develop a Memory That Adapts Like Ours?
探索泰坦：一种为LLM和人类启发的内存配备的新体系结构，在测试时间期间学习和更新。首先出现在数据科学上。
社会对人工智能（AI）和机器学习（ML）应用程序的依赖继续增长，重新定义了如何消耗信息。从AI驱动的聊天机器人到由大语言模型（LLM）产生的信息综合，社会比以往任何时候都可以访问更多的信息和更深入的见解。但是，随着技术公司在其价值链中实施AI的竞争，[…]优先考虑AI的帖子首先出现在Unite.AI上。
