Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks
为了提高大语模型（LLM）响应的事实准确性，AWS宣布Amazon Bedrock自动推理检查（在Gated Preview）上，网址为AWS RE：Invent 2024。在这篇文章中，我们讨论了如何帮助防止使用Amazon Bedrock自动化的推理检查来防止生成的AI幻觉。
大型语言模型（LLM）迅速从简单的文本预测系统发展为能够应对复杂挑战的高级推理引擎。这些模型最初是为了预测句子中的下一个单词，现在已促进了求解数学方程，编写功能代码并做出数据驱动的决策。推理技术的开发是关键[…] Openai的O3，Grok 3，DeepSeek R1，Gemini 2.0和Claude 3.7在其推理方法上的不同之处在于unite.ai。
How Well Can LLMs Actually Reason Through Messy Problems?
生成AI的引入和演变是如此突然和强烈，以至于很难充分理解这项技术改变了我们的生活。放大到三年前。是的，至少在理论上，人工智学变得越来越普遍。越来越多的人知道其中的一些事情[…]帖子LLM实际上可以通过凌乱的问题推理到多么好吗？首先出现在unite.ai上。
在这篇文章中，我们讨论了组织更新生产模型时面临的挑战。然后，我们深入研究推理组件的新滚动更新功能，并使用DeepSeek蒸馏器模型提供实践示例来演示此功能。最后，我们探索如何在不同方案中设置滚动更新。
LG har lanserat nya resonemangsmodeller EXAONE-Deep
LG最近以Exaone-Deep的名义推出了其新推理模型，这是该公司对AI技术的主要投资的一部分。这些模型，包括Exaone Deep-32B，专注于高级推理任务，例如数学和编码，并旨在与OpenAI，Google和其他中国玩家等公司的全球AI解决方案竞争。 Exaone Deep系列：LG Post Post Post启动了新的推理模型Exaone-Deep首次出现在AI新闻中。
Deploy DeepSeek-R1 distilled models on Amazon SageMaker using a Large Model Inference container
在SageMaker AI上部署DeepSeek模型为寻求在其应用程序中使用最先进的语言模型的组织提供了强大的解决方案。在这篇文章中，我们展示了如何在SageMaker AI中使用蒸馏型，该模型提供了几种选择R1模型的蒸馏版本。
Optimize reasoning models like DeepSeek with prompt optimization on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们使用Amazon Bedrock上的迅速优化来演示如何优化诸如DeepSeek-R1之类的推理模型。
How Emerging Generative AI Models Like DeepSeek Are Shaping the Global Business Landscape
即使在人工智能（AI）等快速发展的部门中，DeepSeek的出现也引发了冲击波，迫使商业领导者重新评估其AI策略。 DeepSeek的到来加强了在董事会和政府机构中的讨论，对技术的轨迹和含义提出了挑战。但是，有一件事变得越来越清楚：[…]等高级模型（如帖子）如何在unite.ai上首先出现了诸如DeepSeek（例如DeepSeek）的新兴生成AI模型。
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
AI reasoning models can cheat to win chess games
面对国际象棋的失败，最新一代的AI推理模型有时会作弊而不会被指示这样做。该发现表明，下一波AI模型更有可能寻找欺骗性的方法来做他们被要求做的事情。最糟糕的是？没有简单的方法来……
M2R2: Mixture of Multi-Rate Residuals for Efficient Transformer Inference
残差转换增强了大语言模型（LLMS）的代表性深度和表达能力。但是，在自动回归产生中应用所有代币的静态残差转换会导致推理效率和产生忠诚度之间的次优折衷。现有方法，包括早期退出，跳过解码和深入的混合物，通过根据令牌级的复杂性调节剩余转换来解决此问题。尽管如此，这些方法主要考虑由代币通过模型层所穿越的距离，忽略了…
DeepSeek-Level AI? Train Your Own Reasoning Model in Just 7 Easy Steps!
谁需要超级计算机？仅使用15GB VRAM培训自己强大的AI推理模型！
在Byedance上，我们与Amazon Web Services（AWS）合作部署了多模式大语言模型（LLMS），以在世界各地的多个AWS地区使用AWS推理AWS来理解视频理解。通过使用复杂的ML算法，该平台每天有效地扫描数十亿个视频。在这篇文章中，我们讨论了多模式LLM的使用用于视频理解，解决方案体系结构以及性能优化的技术。
ImandraX: A Breakthrough in Neurosymbolic AI Reasoning and Automated Logical Verification
Imandra Inc.宣布发布Imandrax，这是其在神经肌bolic型AI推理方面的最新进步。这个具有里程碑意义的版本在证明自动化，反例生成和决策程序方面引入了尖端功能，为AI驱动的逻辑分析设定了新的行业标准。随着AI系统越来越多地跨行业进行关键任务的应用程序，例如Imandrax：Imandrax：神经偶然AI推理和自动逻辑验证的突破，首先出现在Unite.ai上。
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。
LLMs Are Not Reasoning—They’re Just Really Good at Planning
大型语言模型（LLMS），例如OpenAI的O3，Google的Gemini 2.0和DeepSeek的R1，在解决复杂问题，产生类似人类的文本甚至精确编写代码方面表现出了很大的进步。这些先进的LLM通常被称为“推理模型”，因为它们可以分析和解决复杂问题的非凡能力。但是，这些模型实际上是理由的，[…] LLMS并不是推理 - 他们真的很擅长于unite.ai首先出现。
