ALMM solar cells: MNRE extends deadline for submitting request for project exemptions
部门将在 2026 年 7 月 23 日之前重新开放提交申请的门户
Army awards first FORGE contract under innovative agreement at JBLM
华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地 — 美国陆军于 7 月 7 日使用其他交易协议授予了 FORGE 计划下的第一份合同，标志着...
Disaggregated prefill and decode for LLM inference on SageMaker HyperPod
在本文中，我们将展示如何使用 HyperPod Inference Operator 在 Amazon SageMaker HyperPod 上通过 vLLM 实现 DPD。
Long Context Isn’t Free — I Built a Safe Prompt-Pruning Layer That Makes LLM Systems Work
法学硕士不会因为忘记而失败，而是因为记得太多而失败。随着对话的增长，提示会积累冗余和低价值的令牌，从而增加成本和延迟，同时默默地降低输出质量。本文介绍了一个确定性的提示修剪层，它可以在不破坏依赖关系的情况下减少令牌的使用，并由真正的基准测试和经过生产测试的设计提供支持。 文章《长上下文不是免费的——我构建了一个使 LLM 系统工作的安全提示修剪层》首先出现在《走向数据科学》上。
JBLM civilians inducted into JBLM DoW Employee Hall of Fame
华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地 – 刘易斯-麦科德联合基地的两名长期雇员于 7 月 8 日在年度 JBLM 战争部就业大会上获得表彰...
625th STOS ensures nuclear readiness with SELM test
总部位于内布拉斯加州奥法特空军基地的第 625 战略作战中队 (STOS) 最近于 2026 年 6 月 3 日完成了模拟电子发射民兵 (SELM) 测试，展示了国家核威慑力量的坚定准备。
Gadkari reviews progress of NHLML projects
Gadkari 还评估了影响项目实施的关键挑战，并指示所有相关利益相关者解决优先级瓶颈并加快项目执行
On-Device Local-Model "LLM Coherence": TABLE OF THE DAY
周日 MAMLM：当龙虾移动时：gemma4 正在教我“人工智能连贯性”...
LensVLM: Selective Context Expansion for Compressed Visual Representation of Text
视觉语言模型 (VLM) 提供了将文本处理为渲染图像的令人兴奋的可能性，无需将文本标记为长标记序列。由于 VLM 图像编码器将固定大小的图像映射到固定数量的视觉标记，因此不同的渲染分辨率提供了细粒度的压缩旋钮。然而，随着压缩率的增加，准确性会迅速下降：字符缩小到低于视觉编码器的有效分辨率，使它们难以区分。为了解决这个问题，我们提出了 LensVLM，这是一个推理框架和训练后配方，使 VLM 能够扫描……
NotebookLM: Your New AI Teaching Assistant
帖子 NotebookLM：您的新 AI 教学助理首先出现在 Shake Up Learning 上。如果您听说过 NotebookLM，但还没有真正坐下来弄清楚它的用途，那么这个会议值得观看。 Ashley Shanley 详细介绍了如何将其用作闭环人工智能研究和内容工具，该工具仅从您上传的文档中提取数据，这意味着没有幻觉，没有随机的互联网结果，继续阅读后 NotebookLM：您的新人工智能教学助理首先出现在 Shake Up Learning 上。
LLM Wikis Are Over-Engineered — I Replaced Mine With a Pure Python Compiler
大多数“LLM wiki”使用代理、嵌入和重复模型调用来组织本地注释。我构建了一个确定性的替代方案：一个纯 Python 编译器，仅使用标准库将杂乱的 Markdown 转换为链接的、经过 linted 的 wiki。在此过程中，我修复了两个真正的错误，在两个操作系统上对管道进行了基准测试，并展示了为什么编译器通常比代理更适合机械文本组织。LLM 维基百科过度设计——我用纯 Python 编译器替换了我的编译器首先出现在《走向数据科学》上。
MemoryLLM: Plug-n-Play Interpretable Feed-Forward Memory for Transformers
了解变压器组件在法学硕士中的工作原理非常重要，因为它是人工智能最新技术进步的核心。在这项工作中，我们重新审视了与前馈模块（FFN）的可解释性相关的挑战，并提出了 MemoryLLM，其旨在将 FFN 与自注意力解耦，并使我们能够将解耦的 FFN 作为上下文无关的 token-wise 神经检索记忆来研究。详细地，我们研究了输入标记如何访问 FFN 参数内的内存位置以及 FFN 内存在不同下游任务中的重要性。 MemoryLLM 实现...
On Robustness and Chain-of-Thought Consistency of RL-Finetuned VLMs
强化学习 (RL) 微调已成为增强推理密集型任务的大型语言模型 (LLM) 的关键技术，并推动其扩展到视觉语言模型 (VLM)。虽然经过 RL 调整的 VLM 改进了视觉推理基准，但它们仍然容易受到视觉基础薄弱、幻觉和过度依赖文本提示的影响。我们证明，简单的、受控的文本扰动——误导性的标题或不正确的思维链 (CoT) 痕迹——会导致鲁棒性和置信度大幅下降，并且当 CoT 一致性为……时，这些影响会更加明显。
Multi-tenant LLM analytics with row-level security: How we built a secure agent on AWS
在这篇文章中，我们将向您展示 PAR 如何构建一个生产就绪的多租户 LLM 分析系统，该系统通过三层架构强制执行行级安全性：使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、Amazon Bedrock 上的语义验证以及通过 Split-Plane SQL 进行编程数据隔离。我们演示了每一层如何独立运行，以降低跨租户数据暴露的风险，即使 LLM 本身受到损害或操纵也是如此。
Implementing resilience patterns with Amazon Bedrock and LLM gateway
在本文中，您将学习在 AWS 上构建弹性生成 AI 应用程序的五种实用模式，从原生 Amazon Bedrock 功能发展到使用 LLM 网关的多模型编排。这些模式解决了现实世界的挑战，例如意外流量激增期间的配额耗尽，通过推理的地理分布最大化可用性，并帮助防止多租户环境中的嘈杂邻居问题。
Spellbook Launches ‘CLM Killer’ ACM
Spellbook 为内部团队推出了自主合同管理 (ACM)，这是自 2022 年推出以来其产品的最大扩展 - 请参阅 AL ...
AFI KLM E&M extends component support agreement for Boeing 737s
法航工业荷航工程与维护公司 (AFI KLM E&M) 和 LOT 波兰航空公司签署了针对该航空公司波音 737 机队的长期零部件支持协议的延期协议。 [...]
AFI KLM E&M extends LOT component support deal to 2033
法航工业荷航工程与维护公司 (AFI KLM E&M) 与 LOT 波兰航空公司签署了延长长期零部件支持协议的协议...AFI KLM E&M 将 LOT 零部件支持协议延长至 2033 年，该消息首先出现在《航空商业新闻》上。
