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。
Why You Need RAG to Stay Relevant as a Data Scientist
检索型发电（RAG）如何降低LLM的成本，最大程度地减少幻觉，并使您在AI时代可就业。
AI Models Still Far From AGI-Level Reasoning: Apple Researchers
AI模型还远离Agi级推理：Martin Young通过Cointelegraph.com撰写的Apple研究人员，开发人工通用情报（AGI）的竞赛仍然很长一段路要走。最近对领先的AI大语言模型（LLM）（例如Openai的Chatgpt和Anthropic的Claude）的最新更新包括大型推理模型（LRMS），但是它们的基本能力，扩展性能和局限性“保持不足”，“仍然不足以理解”他们指出，当前的评估主要集中于既定的数学和编码基准，“强调最终答案的准确性”。但是，这种评估并不能提供对AI模型的推理能力的见解。这项研究与期望人工通用情报距离几年的期望形成鲜明对比。应用研究人员测试“思考” AI模型
Vilka europeiska AI-företag har utvecklat användbara LLM?
目前在欧洲的AI阵线上发生了一些事情，追求发展竞争性的大语言模型（LLM）正在如火如荼地进行。尽管美国和中国仍在领导比赛中，但几位欧洲球员已经向前迈出了重要一步，实际上已经可以提供功能功能的LLM Solutions Sectims，甚至开放了[…]欧洲AI公司开发了有用的LLM的职位？首次出现在AI新闻中。
Mitigate GenAI and LLM Risks with Qualys TotalAI
有什么重要的：使用全堆栈可见性，风险见解和合规性来减轻Genai和LLM的风险。
