Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
在这篇文章中，我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库，API，PDF等摄入，结构和检索信息，从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具，使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。
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>
Celebrating the unlimited potential of youth with parties, haircuts, and conversations
在马里兰州巴尔的摩的博尔顿山附近，有一家名为Llamas的角落的咖啡店。如果您在星期六去，您可能会在柜台后面找到一组六，七和八年级的学生，为您提供他们创造的新浓缩咖啡。这只是一项针对无限[…]庆祝青年与聚会，发型和对话无限潜力的邮报提供的一项计划。
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。
Meta Stumbles: Delays Release Of Flagship "Behemoth" AI Model Over Performance Concerns
meta陷入困境：延迟旗舰“庞然大物” AI模型而不是绩效关注的《华尔街日报》的新报告，周四晚些时候在美国现金会议期间，电线延迟了电线，据报道，据报道，由于其在跨越数十亿美元的投资中，梅塔（Meta）延迟了其旗舰AI模型“庞然大物”的旗舰AI模型“ Bememoth”的发布。首届AI会议（Llamacon）针对开发人员，庞然大物已于今年下半年末推到了。延迟延误是因为Meta公开声称巨兽在某些基准上胜过OpenAI和Google等竞争对手。熟悉延误的人说，庞然大物面临着“训练挑战”。自从梅塔（Meta）的第一个骆驼模型于2023年初发布以来，该公司基本人工智能研究团队的14位原始研究人员中有11
在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立，并利用Sagemaker Hyperpod的功能，我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型（LVLM）的使用，以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中，我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。
Dream 7B: How Diffusion-Based Reasoning Models Are Reshaping AI
人工智能（AI）已经显着发展，超越了基本任务，例如生成文本和图像到可以推理，计划和做出决定的系统。随着人工智能的不断发展，对可以处理更复杂，细微差别的任务的模型的需求已不断发展。 GPT-4和Llama等传统模型已成为主要里程碑，但是[…] Dream 7b：基于扩散的推理模型如何重塑AI是如何首先出现在Unite.ai上的。
Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。
Amazon Bedrock Model Distillation: Boost function calling accuracy while reducing cost and latency
在这篇文章中，我们强调了使用Meta的Llama模型家族中亚马逊基石模型蒸馏的高级数据增强技术和性能改进。该技术将知识从更大，功能强大的基础模型（FMS）转移到较小，更高效的模型（学生），创建在特定任务方面表现出色的专业模型。
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。
AI Agents Processing Time Series and Large Dataframes
仅使用Python＆Ollama（无GPU，无apikey）从头开始构建。AI代理处理时间序列和大型数据范围首先出现在数据科学方面。
Building a RAG Application Using LlamaIndex
使用检索演出的生成和LlamainDex通过实时文档检索和动态知识集成来增强语言模型。
Next从Google Cloud返回，Paul和Mike又回来了一些AI的重大更新。他们从Chatgpt的新内存功能开始，并解开这对您的数据（以及您的日常工作流程）意味着什么。然后是Shopify泄露的备忘录：没有新员工，直到AI证明它无法完成这项工作。 DataBox通过用机器人代替80％的支持团队，并实际上提高了性能。
