Simplified data collection and querying for smart machines | Viam
探索 Viam 的最新功能：数据查询 API。轻松收集和分析来自智能机器的数据，以鸟瞰视角了解您的船队的健康和性能。
Synthetic Query Generation using Large Language Models for Virtual Assistants
这篇论文被 SIGIR 2024 的行业轨道所接受。虚拟助手 (VA) 是重要的信息检索平台，可帮助用户通过口头命令完成各种任务。语音识别系统 (语音转文本) 使用仅对文本进行训练的查询先验来区分语音上令人困惑的替代方案。因此，生成类似于现有 VA 用法的合成查询可以极大地提高 VA 的能力 - 尤其是对于配对音频/文本数据中尚未出现的用例。在本文中，我们提供了初步探索……
Server-side Rescoring of Spoken Entity-centric Knowledge Queries for Virtual Assistants
由自动语音识别 (ASR) 提供支持的设备虚拟助手需要有效的知识整合才能完成具有挑战性的实体丰富的查询识别。在本文中，我们使用各种类别的语言模型（N-Gram 词语言模型、子词神经 LM）对服务器端重新评分口头信息域查询的建模策略进行了实证研究。我们研究了设备上和服务器端信号的组合，并通过集成各种服务器端信号，在各种以实体为中心的查询子群体中展示了 23%-35% 的显着 WER 改进……
摘要：污染物对娱乐用水、饮用水和海洋生物构成健康风险，对人群暴露造成未记录的影响。在世界许多地区，人们担心的是饮用水被污染，这将立即影响社会和经济秩序。随着创新解决方案研究的进展，部署水源监测自动化系统可以降低暴露风险。水质监测通常涉及在实验室环境中进行的样品采集和分析。这些结果通常在 18−48 小时后呈现。本报告详细介绍了原型自主查询和病原体威胁剂传感器 (AQUA PATH) 地理启用系统，该系统能够检测源水中是否存在致病菌指标，并在 30 分钟内现场报告这些值。 AQUA PATH 系统可快速收集现场数据，并报告对近岸内陆地区源水细菌负荷的评估，这与 EPA 制定的当前存在/不存在测试
Everyone Thought ChatGPT Used 10 Times More Energy Than Google. Turns Out That’s Not True
Sam Altman透露GPT-4O每个查询使用约0.3个能量。
在这篇文章中，我们演示了如何使用自然语言和图像查询使用大型视觉模型（LVM）进行语义视频搜索。我们介绍了一些特定于用例的方法，例如时间框架平滑和聚类，以增强视频搜索性能。此外，我们通过在Amazon Sagemaker AI上使用异步和实时托管选项来演示这种方法的端到端功能，以使用拥抱面部模型中心上的公开可用的LVMS执行视频，图像和文本处理。最后，我们将Amazon OpenSearch与其矢量引擎一起用于低延迟语义视频搜索。
Build a Text-to-SQL solution for data consistency in generative AI using Amazon Nova
这篇文章评估了使用生成AI查询数据的关键选项，讨论了它们的优势和局限性，并演示了为什么文本到SQL是确定性，特定于架构的任务的最佳选择。我们展示了如何使用Amazon Nova有效地使用Amazon Nova（Amazon Bedrock中可用的基础模型（FM）），从您的数据中得出精确而可靠的答案。
Manus has kick-started an AI agent boom in China
去年，中国在基础模型中看到了蓬勃发展，这是AI革命的基础的所有大型语言模型。今年，重点已转移到AI代理商中，该系统少于响应用户的查询，而更多地是为了自主为他们完成工作。现在有许多中国初创公司建造这些通用……
Contextual retrieval in Anthropic using Amazon Bedrock Knowledge Bases
上下文检索通过在生成嵌入之前向每个块添加块的解释性上下文来增强传统抹布。这种方法通过相关的上下文信息丰富了向量表示，在响应用户查询时，可以更准确地检索语义相关的内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用人类和亚马逊基石知识库使用上下文检索。
Reeves’ tax raids and tariff woes strain UK manufacturers
尽管税收加息和关税对公司的损失感到惊讶，但英国制造商仍在5月继续挣扎。标准普尔全球最新的PMI调查询问了大约600家工业公司的业绩，显示制造商仍在与一系列挑战作斗争。最新的数字在5月的最高可达46.4，而45.4 [...]
This benchmark used Reddit’s AITA to test how much AI models suck up to us
早在4月，Openai宣布将重新发布其GPT-4O型号的更新，该模型使Chatgpt对用户查询的响应过于Sycophantic。以一种过于令人愉快和讨人喜欢的方式起作用的AI模型不仅令人讨厌。它可能会加强用户的不正确信念，误导人们并传播可能是…
这篇文章探讨了使用生成AI模型和Amazon Bedrock部署文本到SQL管道，以向基因组学数据库提出自然语言问题。我们演示了如何使用AWS放大的AI助手Web界面，并解释用于生成SQL查询的及时工程策略。最后，我们提出了将服务部署在您自己的AWS帐户中的说明。
在这篇文章中，我们将浏览一个完整的应用程序，该应用程序使用Amazon Bedrock数据自动化处理多模式内容，将提取的信息存储在Anamazon BedRock知识库中，并通过基于RAG的Q＆A接口进行自然语言查询。
Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
HERE Technologies boosts developer productivity with new generative AI-powered coding assistant
这里与Genaiic合作。我们的联合任务是创建一个智能的AI编码助手，可以为用户的自然语言查询提供解释和可执行的代码解决方案。要求是构建一个可扩展的系统，该系统可以将自然语言问题转化为嵌入式JavaScript的HTML代码，并准备立即作为用户可以在屏幕上看到的交互式地图即时渲染。
Fed April SLOOS Survey: Banks reported Weaker Demand for Residential Real Estate
来自美联储：2025年4月对银行贷款实践的高级贷款官员意见调查2025年4月，高级贷款官员意见调查调查有关银行贷款实践（SLOOS）的变化，在过去三个月中，对企业和家庭的银行贷款和对企业的银行贷款和需求的变化，通常在过去三个月中与企业相对应的2025年的贷款，比较较弱的企业，比较较低的贷款。向各种规模的公司提供商业和工业（C＆I）贷款的需求。此外，银行报告说，基本上不变或不变的贷款标准，以及对商业房地产（CRE）贷款的较弱或基本上不变的需求。银行还回答了一系列有关贷款政策变化和对CRE贷款需求的特殊问题。对于所有CRE贷款类别，银行报告说，已收紧了与贷款价值和债务覆盖率相关的政策。对于某些CR
