llm关键词检索结果

介绍由 llm-d 提供支持的 AWS 上的分解推理

Introducing Disaggregated Inference on AWS powered by llm-d

在这篇博文中,我们介绍了下一代推理能力背后的概念,包括分解服务、智能请求调度和专家并行。我们讨论它们的优势,并介绍如何在 Amazon SageMaker HyperPod EKS 上实施它们,以显着提高推理性能、资源利用率和运营效率。

Glen Tullman — 以消费者为导向的护理以及医疗保健领域人工智能寻路的兴起

Glen Tullman — Consumer-Directed Care and the Rise of AI-Powered WayFinding in Healthcare

执行摘要。随着医疗保健变得更加分散和昂贵,Transcarent 首席执行官 Glen Tullman 解释了为什么由生成式人工智能驱动的消费者导向平台正在成为下一个结构性转变。他概述了 WayFinding 如何从搜索转向代理行动,为什么一致的激励比添加的功能更重要,以及负责任的自动化必须如何让临床医生坚定地 [...]

red_mad_robot:Daisy - 快速访问最佳法学硕士的单一窗口

red_mad_robot: Daisy — единое окно для быстрого доступа к лучшим LLM

Valery Kovalsky,red_mad_robot 的 AI 主管,谈论通过智能路由、上下文管理和内置安全机制访问 LLM 的 AI 服务。

茶歇:OpenAI、Sora、伊朗、埃里森帝国,或许还有表彰活动?

Coffee Break: OpenAI, Sora, Iran, the Ellison Empire, and Maybe a Recognition Event?

OpenAI 关闭其 Sora 视频生成引擎服务以及随后取消与迪士尼的 10 亿美元交易可能代表着该公司和更大的 LLM 经济繁荣的认可事件。

通过探索扩展代理的综合任务生成

Scaling Synthetic Task Generation for Agents via Exploration

用于构建交互式代理的训练后多模式大型语言模型 (MLLM) 在计算机使用、网络导航和机器人等领域具有广阔的前景。扩展此类后期训练的一个关键挑战是缺乏高质量的下游代理任务数据集,这些数据集的任务是多样化的、可行的和可验证的。现有的任务生成方法严重依赖人工注释或用有限的下游环境信息提示 MLLM,这种方法要么成本高昂,要么可扩展性差,因为它生成的任务覆盖范围有限。为了解决这个问题,我们推出了自动播放,一个可扩展的......

根据代币进行训练,根据概念进行校准:法学硕士中语义校准的出现

Trained on Tokens, Calibrated on Concepts: The Emergence of Semantic Calibration in LLMs

大型语言模型 (LLM) 通常缺乏对其输出有意义的置信度估计。虽然众所周知,基础法学硕士会表现出下一个令牌校准,但目前尚不清楚他们是否能够评估其响应超出令牌级别的实际含义的信心。我们发现,当使用某种基于采样的语义校准概念时,基础法学硕士的校准效果非常好:它们可以有意义地评估开放域问答任务的置信度,尽管没有经过明确的培训。我们的主要理论贡献建立了一种机制,解释为什么语义......

$1B 赌注:LeCun 的世界模型 vs LLM 的帝国

$1B bet: LeCun's world models vs LLM's empire

Yann LeCun 与他的新初创公司 AMI 迈出了大胆的一步,致力于创建理解物理世界、推理因果关系并发展真正常识的“世界模型”。这种方法直接挑战了当今的主导范式,表明仅扩展法学硕士可能永远无法实现人类水平的智能。

ChatLLM 评论:厌倦了多种 AI 工具?这是一种更智能的一体化替代方案

ChatLLM Review: Tired of Multiple AI Tools? Here’s a Smarter All-in-One Alternative

探索 Abacus AI 的 ChatLLM,这是一个一体化的 AI 平台,将 ChatGPT、Claude 和 Midjourney 等工具集成到一个工作流程中。了解其功能、定价和实际用例。

10 个最佳 X (Twitter) 帐户,可关注 LLM 更新

10 Best X (Twitter) Accounts to Follow for LLM Updates

跳过炒作,关注这 10 个帐户,了解可靠的法学硕士论文、产品发布以及对人工智能发展方向的深思熟虑的看法。

即使是医生也无法辨别这些人工智能 X 射线是假的

Even Doctors Can’t Tell These AI X-Rays Are Fake

人工智能生成的 X 射线现在非常逼真,可以欺骗医生,并可能扰乱整个医疗保健系统。今天(3 月 24 日)在北美放射学会 (RSNA) 杂志《放射学》上发表的一项新研究发现,放射科医生和先进的多模态大语言模型 (LLM) 都很难可靠地区分真实的 X 射线和人造 X 射线。

LiteLLM 在 Trivy 追击游戏中输掉比赛,受到攻击

LiteLLM loses game of Trivy pursuit, gets compromised

用于通过受污染的 CI/CD 管道感染恶意软件的法学硕士的 Python 接口 LiteLLM(一种用于访问多种大型语言模型的开源接口)的两个版本已从 Python 包索引 (PyPI) 中删除,因为供应链攻击向它们注入了恶意凭证窃取代码。

Prose2Policy (P2P):一个实用的法学硕士管道,用于将自然语言访问策略转换为可执行的 Rego

Prose2Policy (P2P): A Practical LLM Pipeline for Translating Natural-Language Access Policies into Executable Rego

Prose2Policy(P2P)是一个基于LLM的实用工具,它将自然语言访问控制策略(NLACP)转换为可执行的Rego代码(开放策略代理(OPA)的策略语言)。它提供了一个模块化的端到端管道,可以执行策略检测、组件提取、模式验证、linting、编译、自动测试生成和执行。 Prose2Policy 旨在弥合人类可读访问要求和机器可执行策略即代码 (PaC) 之间的差距,同时强调部署可靠性和可审核性。我们在 ACRE 上评估了 Prose2Policy...

隆重推出 Nova Forge SDK,这是一种为企业 AI 定制 Nova 模型的无缝方式

Introducing Nova Forge SDK, a seamless way to customize Nova models for enterprise AI

今天,我们推出 Nova Forge SDK,使 LLM 定制变得容易,使团队能够充分利用语言模型的潜力,而无需面对依赖管理、图像选择和配方配置的挑战,并最终降低进入门槛。

减少生产法学硕士中幻觉的 7 种方法

7 Ways to Reduce Hallucinations in Production LLMs

大多数 LLM 幻觉修复都会失败。这是在生产中实际起作用的。

Kimi K2.5是什么?架构、基准测试和 AI 基础设施指南

What Is Kimi K2.5? Architecture, Benchmarks & AI Infra Guide

将公共 MCP 服务器部署为 API 端点,并使用函数调用将其工具集成到 LLM 工作流程中。

llama.cpp:快速本地 LLM 推理、硬件选择和调整

llama.cpp: Fast Local LLM Inference, Hardware Choices & Tuning

将公共 MCP 服务器部署为 API 端点,并使用函数调用将其工具集成到 LLM 工作流程中。

Flash注意2:减少GPU内存并加速Transformers

Flash Attention 2: Reducing GPU Memory and Accelerating Transformers

将公共 MCP 服务器部署为 API 端点,并使用函数调用将其工具集成到 LLM 工作流程中。

P-EAGLE:通过 vLLM 中的并行推测解码实现更快的 LLM 推理

P-EAGLE: Faster LLM inference with Parallel Speculative Decoding in vLLM

在这篇文章中,我们将解释 P-EAGLE 的工作原理、如何将其集成到从 v0.16.0 (PR#32887) 开始的 vLLM 中,以及如何通过预先训练的检查点为其提供服务。