Beginner’s Guide to Data Extraction with LangExtract and LLMs
如果您需要从文本中提取特定数据，LangExtract 提供了一种快速、灵活且适合初学者的方法。
Policy Maps: Tools for Guiding the Unbounded Space of LLM Behaviors
人工智能政策为人工智能模型的可接受行为设定了界限，但这在大型语言模型 (LLM) 的背景下具有挑战性：如何确保覆盖广阔的行为空间？我们引入了政策地图，这是一种受物理地图制作实践启发的人工智能政策设计方法。政策地图不是以全面覆盖为目标，而是通过有意识的设计选择来帮助有效导航，了解哪些方面要捕获，哪些方面要抽象。借助政策投影仪（一种用于设计法学硕士政策地图的交互式工具），人工智能从业者可以调查模型的情况……
Build LLM Agents Faster with Datapizza AI
新的 GenAI 框架“意大利制造”使用 Datapizza AI 更快地构建 LLM 代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
4 Techniques to Optimize Your LLM Prompts for Cost, Latency and Performance
了解如何大幅提高 LLM 申请的性能帖子 4 条优化 LLM 提示成本、延迟和性能的技术首先出现在《走向数据科学》上。
Memory-Efficient Backpropagation for Fine-Tuning LLMs on Resource-Constrained Mobile Devices
使用反向传播对大型语言模型 (LLM) 进行微调（即使对于 LoRA 等参数子集）可能比推理更消耗内存，并且对于资源受限的移动设备来说通常被认为是不切实际的。零阶优化 (ZO) 等替代方法可以大大减少内存占用，但代价是模型收敛速度显着减慢（比反向传播多 10 倍到 100 倍的步骤）。我们提出了一种在移动设备上实现反向传播 (MeBP) 的内存高效实现，它可以在内存使用和计算之间提供更好的权衡……
Run vLLM Models Locally with a Secure Public API
使用 vLLM 在本地运行 LLM，并使用 Clarifai Local Runners 通过安全的公共 API 公开它们。
En ny super prompt kan potentiellt öka kreativiteten i LLM
无聊的人工智能答案问题 一项新的研究技术可以使像 ChatGPT 这样的语言模型显着更具创造性，而您所需要的只是一个智能提示。当您向 ChatGPT 询问问题时，您通常会得到一个“典型”答案。这是由于研究人员所谓的“模式崩溃”，语言模型陷入了安全且可预测的答案中，而不是[…]这篇文章《一种新的超级提示可能会增加法学硕士的创造力》首先出现在人工智能新闻上。
Exploring LLMs with MLX and the Neural Accelerators in the M5 GPU
采用 Apple 芯片的 Mac 越来越受到那些有兴趣使用 Mac 来试验最新模型和技术的人工智能开发人员和研究人员的欢迎。借助 MLX，用户可以在 Mac 上高效地探索和运行 LLM。它允许研究人员在自己的硬件上试验新的推理或微调技术，或在私人环境中研究人工智能技术。 MLX 可与所有 Apple 芯片系统配合使用，并且在最新的 macOS beta 版本1中，它现在可以利用新款 14 英寸 MacBook Pro 中引入的新型 M5 芯片中的神经加速器。神经...
U.S., Canada and Finland Statement of Intent on the Icebreaker Collaboration Effort Pact
以下是 2025 年 11 月 18 日美国国土安全部、芬兰共和国经济事务和就业部以及加拿大公共工程和政府服务部关于生产北极和极地破冰船及其他能力的三边框架的联合意向声明。摘自报告 国土安全部部长克里斯蒂·诺姆 (Kristi Noem) 于 11 月 18 日星期二在华盛顿特区接待了加拿大驻美国大使克里斯汀·希尔曼 (Kristen Hillman) 和芬兰经济事务部长萨卡里·普伊斯托 (Sakari Puisto)，三个国家都承诺加倍努力
10 Human-Centered Ways To Use LLMs In Live Tutoring
本文探讨了 10 种实用的、以人为本的方法，导师可以将大型语言模型 (LLM) 集成到现场课程中，以在不更换教师的情况下增强学习效果。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Why LLMs Aren’t a One-Size-Fits-All Solution for Enterprises
法学硕士是在非结构化数据中寻找价值的无缝方式，但事实是，结构化数据中隐藏着更多的价值。这篇文章探讨了 LLM 的优化目的（和未优化的范围），以及行业如何在结构化业务数据集上实现人工智能，包括我和我的团队开发的一种方法。为什么 LLM 不是企业的一刀切解决方案一文首先出现在《走向数据科学》上。
Economic Development According to Chandler
Niklas Engbom、Hannes Malmberg、Tommaso Porzio、Federico Rossi 和 Todd Schoellman 在这篇 NBER 论文中：Chandler (1977) 表明，大公司需要白领工人的等级制度来协调复杂的生产。我们记录了这一见解今天在全球范围内仍然存在，并且我们表明发展中国家的低教育水平限制了白领工人的供应并限制了公司[...]
NTSB Final Report: Fred L Wellman CH 750 Cruzer
距地面约 5 英尺，飞机失速，左翼掉落 分析：飞行员报告说，这次飞行是作为新建实验性业余制造飞机第一阶段飞行测试的一部分进行的。飞行员表示，他观看了飞机套件制造商关于“工厂起飞”的视频，该视频建议将控制杆保持在空档稍后位置并施加部分动力。事故起飞时，他尝试了视频中描述的方法，但飞机起飞时速度太慢。飞机在距地面约 5 英尺处失速，左翼掉落。
Health Influencers Are Very Wrong About Blood Sugars
Hatty Willmoth，科学焦点 无论是来自生物黑客播客、华丽的社交媒体广告、营养专家，还是令人眼花缭乱的环灯影响者，您可能都听说过管理良好的血糖......
Listen: A Liberal Arts College Goes All In on AI
听：文理学院全力投入 AI Ashley Mowreader 星期五，11/14/2025 - 03:00 AMInside 高等教育学生成功之声讨论了评估和比较各种 LLM 进行高等教育学习和研究的新工具。作者 Ashley Mowreader
ExpertLens: Activation Steering Features Are Highly Interpretable
本文在 NeurIPS 2025 的统一神经模型表示研讨会 (UniReps) 上被接受。大语言模型 (LLM) 中的激活引导方法已成为执行有针对性的更新以增强生成语言的有效方法，而无需大量适应数据。我们询问激活引导方法发现的特征是否可以解释。我们使用激活控制研究中的“寻找专家”方法来识别负责特定概念（例如“猫”）的神经元，并表明 ExpertLens，即检查这些......
