Run Ollama Models Locally and make them Accessible via Public API
在本地运行Ollama模型，并使它们可以通过公共API
来自Turkiye的蜘蛛属Hellamalthonica Bosmans，2023年（Araneae，Agelenidae），描述了一个新物种背景，蜘蛛属Hellamalthonica Bosmans，2023年，Agelenidae家族的2023年目前包含五个物种，所有物种都来自Greece。该属尚未在turkiye记录。新信息新物种，hellamalthonica kazdagensis sp。十一月，来自Turkiye的Balıkesir省KazDağı山（♂♀）。这也是Turkiye Hellamalthonica的第一份报告。给出了新物种的形态描述，显微镜检查和扫描电子显微镜图像（S
UK and EU Strike Post-Brexit ‘Reset’ Deal
该协议包括新的国防合作伙伴关系，并减少了食品和饮料的支票，经过几个月的谈判，仍然是征服交易者的障碍。 div>
South Africa’s President to Challenge Trump on Afrikaner Refugees
在访问白宫时，总统西里尔·拉马福萨（Cyril Ramaphosa）还将重点介绍埃隆·马斯克（Elon Musk）的商机。 div>
How to Build an AI Journal with LlamaIndex
建立由LlamainDex启动的AI助手的分步指南，如何使用LlamainDex构建AI期刊，首先是迈向数据科学的。
How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals
在DeepSeek-R1的蒸馏型模型上设置并运行GPQA-DIAMOND基准，以评估其推理能力。该帖子如何使用Ollama和OpenAI的Simple-Evals在GPQA上对GPQA进行基准deepSeek-R1蒸馏型，这首先出现在数据科学方面。
Build Your Own AI Coding Assistant in JupyterLab with Ollama and Hugging Face
逐步指南，用于创建本地编码助手而不将您的数据发送到Cloud The Post与Ollama一起在Jupyterlab中构建您自己的AI编码助手，而Hugging Face首先出现在数据科学上。
Probllama в Ollama: ИИ-серверы захвачены киберпиратами
攻击者获得了数千个未受保护的人工智能模型的访问权限。
AI may be good at parroting medical answers, but it's not so great at reasoning them out
美国科学家说，当很容易在网上找到答案时，AI聊天机器人非常擅长回答医疗问题，但是当被要求使用推理来达到答案时，其准确性会急剧下降。该团队测试了六个AI聊天机器人，包括Chatgpt，Llama和Deepseek。要查看聊天机器人是否可以使用推理来提出答案，而不仅仅是在网上找到一个答案，他们问了聊天机器人68个问题。但是，在聊天机器人搜索的数据中，他们用“没有其他答案”一词替换了易于找到的答案，因此AIS必须将其方法推定为解决方案。他们说，这使聊天机器人的准确程度降低了，而DeepSeek遇到了68个问题中的6个，而Chatgpt填写了18个问题。表现最差的是梅塔（Meta）的lllama，它遇
在这篇文章中，我们提出了一个完整的解决方案，用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上使用AWS深度学习容器（DLC）建立安全，可扩展和高效的基础架构。
AI Agent with Multi-Session Memory
仅使用Python＆Ollama（没有GPU，无apikey）从头开始构建。具有多课程记忆的后AI代理首先出现在数据科学上。
How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人，首先出现在数据科学方面。
Building AI Agents with llama.cpp
本指南将带您完成在本地计算机上设置和运行Llama.cpp服务器的整个过程，构建本地AI代理，并使用各种提示进行测试。
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。
Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1 AndlAma 3.1 Nemotron Nano 8b V1现在可以在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。现在，您可以在此发布中，您可以部署Nvidia的Newewest推理模型来构建，实验，实验性地逐步扩展您的生成ai aws aws aws aws aws。
Run the Full DeepSeek-R1-0528 Model Locally
使用Ollama和WebUI在本地运行量化版本DeepSeek-R1-0528模型。
