在这篇文章中，AWS和Cisco团队推出了一种解决企业级SQL生成挑战的新方法。团队能够降低NL2SQL流程的复杂性，同时提供更高的准确性和更好的整体性能。
MM-Ego: Towards Building Egocentric Multimodal LLMs
这项研究旨在全面探索建立以自我为中心视频理解的多模式基础模型。为了实现这一目标，我们在三个方面工作。首先，由于缺乏质量为中心的视频理解的质量检查数据，因此我们将自动生成7m高质量的质量质量样本，用于基于人类通知数据的ego4d的自我中心视频。这是最大的中心QA数据集之一。其次，我们通过629个视频和7,026个问题来贡献一个具有挑战性的QA基准，以评估模型的识别能力和…
Do LLMs Know Internally When They Follow Instructions?
指令遵循的内容对于建立具有大语言模型（LLMS）的AI代理至关重要，因为这些模型必须严格遵守用户提供的约束和准则。但是，LLM通常甚至无法遵循简单明了的说明。为了改善跟随指导行为并防止不良产出，需要更深入地了解LLMS内部状态与这些结果的关系。在这项工作中，我们调查了LLMS是否在其表示中编码与指导跟踪成功相关的信息 - 我们“内部知识”的属性。我们的分析…
OpenAi刚刚筹集了惊人的40B美元来建造AGI，而且它可能与您想象的那样遥不可及。在这一集中，Paul和Mike打破了有关AGI的新预测，为什么Google为Agi的影响做好准备，以及亚马逊如何悄悄踏入AI Agent Artim Arms Race。另外：Openai的“开放”是克劳德（Claude）发起了全面的AI教育推动力，辩论AI是否可以通过Turing测试，跑道筹集了3亿美元以重写好莱坞规范。
Do LLMs Estimate Uncertainty Well in Instruction-Following?
大型语言模型（LLMS）可能是各个域中有价值的个人AI代理，只要它们可以准确地遵循用户说明即可。但是，最近的研究表明，LLMS的指导遵循功能有显着局限性，这引起了人们对其在高风险应用中的可靠性的担忧。准确地估计LLM在遵守指令中的不确定性对于减轻部署风险至关重要。据我们所知，我们介绍了在遵循教学的背景下对LLM的不确定性估计能力的第一个系统评估。我们的研究确定了……
Researchers teach LLMs to solve complex planning challenges
这个新框架利用了模型的推理能力来创建一个“智能助手”，从而找到了多步问题的最佳解决方案。
The Hundred-Page Language Models Book: A Great Technical Intro to LLMs
一百页的语言模型是您不应该错过的LLM书。
5 Cheapest Cloud Platforms for Fine-tuning LLMs
停止向LLM微调付款！发现AWS＆GCP的5个负担得起的云替代品。
MIA-Bench: Towards Better Instruction Following Evaluation of Multimodal LLMs
我们介绍了MIA Bench，这是一种新的基准测试，旨在评估多模式大型语言模型（MLLM），以严格遵守复杂的说明。我们的基准包括一组400个图像推出对，每个基准都旨在挑战模型对分层指令的遵守，以产生满足特定要求的模式的准确响应。各种各样的最先进的MLLM的评估结果显示出绩效的显着差异，突出了改善教学保真度的领域。此外，我们创建了额外的培训数据和…
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
Math, Machine Learning & Coding Needed For LLMs
本文的目的是指导您完成与LLMS合作所需的基本数学基础，机器学习技术和编码实践。
Keeping LLMs Relevant: Comparing RAG and CAG for AI Efficiency and Accuracy
假设AI助手未能回答有关时事或在关键情况下提供过时的信息的问题。这种情况虽然越来越罕见，但反映了保持大型语言模型（LLM）更新的重要性。这些AI系统，从客户服务聊天机器人到高级研究工具的所有功能都与数据[…]保持LLMS相关的数据一样有效：比较rag和cag以在unite.ai上首先出现AI效率和准确性。
New study takes novel approach to mitigating bias in LLMs
“模型修剪”可用于查明和去除始终导致偏见反应的神经元。
AGI Is Not Here: LLMs Lack True Intelligence
它很重要：AGI不在这里：LLMS缺乏真正的智能。了解为什么LLM缺乏真正的人类认知和推理。
LatentForce.ai Revolutionizes Data Extraction with LLMs
它是什么重要的：nitentforce.ai用LLM彻底改变了数据提取，从而为企业提供了准确，可扩展的，可扩展的AI驱动解决方案。
Study finds ER visits rise sharply with hotter days in California
加利福尼亚州的温度上升正在减少与冷的死亡，但较热的情况导致急诊就诊大幅增加。以前被忽视的气候变化后果可能会使医疗保健系统构成损害。 模仿人言语的 llms被用来经济有效地测试假设并进行试点研究，从而产生有希望的早期结果。但是研究人员指出，人类数据仍然至关重要。
Social science researchers use AI to simulate human subjects
加利福尼亚州的温度上升正在减少与冷的死亡，但较热的情况导致急诊就诊大幅增加。以前被忽视的气候变化后果可能会使医疗保健系统构成损害。llms被用来经济有效地测试假设并进行试点研究，从而产生有希望的早期结果。但是研究人员指出，人类数据仍然至关重要。
