LMS关键词检索结果

使用LLMS的高级主题建模

Advanced Topic Modeling with LLMs

通过利用代表模型和使用LLMS的高级主题建模的代表模型和生成AI进行深入研究,首先是朝向数据科学的。

美国如何最大程度地与他们的协会LMS订婚

How USA Swimming Maximized Engagement With Their Association LMS

通过微学习,真实的例子和全国协会的案例研究来促进您的协会LMS的参与度。包括实践提示。该帖子首次在电子学习行业上发表。

SCORM,XAPI和LTI:每个LMS购买者在2025年需要了解的内容

SCORM, xAPI, And LTI: What Every LMS Buyer Needs To Know In 2025

LMS买家可以从2025年从广泛的学习标准中进行选择。本文探讨了三种最受欢迎的选择的优点和缺点:SCORM,XAPI和LTI。该帖子首次在电子学习行业上发表。

大师和仆人的铁Infotech定律:MAMLMS最大的威胁不是恶意的机器,而是我们自己的意外自我伪装

The Iron InfoTech Law of Master & Servant: The Biggest Threat from MAMLMs Is Not Malevolent Machines, But Our Own Accidental Self-Pwnage

我们现在需要处理的“ AI”带来的真正风险是他们已经如何将我们的大脑入侵,以将我们变成不希望我们一切顺利的人和系统的僵尸认知奴隶 - 否...

LMS会耗尽跑道吗?

Will LMSs Run Out Of Runway?

答案是肯定的,学习管理系统(LMSS)将用完跑道,除非可以适应履行三个关键要素。该帖子首先在电子学习行业上发表。

来自社区|我们如何使用LLMS

From the Community | How we use LLMs matter

MD-PHD学生Humza Khan撰写了有关适应LLM并保持批判性思维的重要性。社区的帖子|我们如何使用LLMS Matter首先出现在Stanford Daily。

LMS培训资源在选择下一个供应商时寻找的资源

LMS Training Resources To Look For When Choosing Your Next Vendor

您已经购买了用于在线培训的新LMS,但是当您遇到第一个L&D紧急情况时会发生什么?本指南具有7个LMS培训资源,每个供应商都应提供这些资源,以提高金钱的功能和价值。该帖子首次在电子学习行业上发表。

您的模型还确定吗? LLMS的不确定性意识公平评估

Is Your Model Fairly Certain? Uncertainty-Aware Fairness Evaluation for LLMs

最近快速采用大语模型(LLMS)强调了基准对其公平性进行基准测试的关键需求。传统的公平度量指标集中在基于离散准确性的评估(即预测正确性)上,无法捕获模型不确定性的隐式影响(例如,尽管精度相似,但还是对一个组的更高模型置信度更高,而另一组的置信度更高)。为了解决这一限制,我们提出了一个不确定性意识的公平度量,ucerf,可以对模型公平进行精细的评估,与…

公平修剪:减少LLMS偏差的精确手术

Fairness Pruning: Precision Surgery to Reduce Bias in LLMs

从不合理的枪击事件到中立的故事:如何通过选择性修剪后的公平修剪来修复有毒叙事:减少LLMS偏见的精确手术首先出现在数据科学方面。

8个技巧,为您的电子学习课程格式选择理想的LMS

8 Tips To Select The Ideal LMS For Your eLearning Course Format

品种是生活的香料(以及在线培训交付)。无论您选择哪种课程格式,都需要与您的愿景保持一致的LMS,该LMS具有您所需的所有功能的所有功能。这篇文章首先在电子学习行业上发表。

关联如何在没有数据丢失或停机时间的情况下迁移到现代LMS?

How Can Associations Migrate To A Modern LMS Without Data Loss Or Downtime?

确保无缝的LMS迁移为您的关联而没有数据丢失或停机时间。遵循成功过渡的专家步骤和技巧。该帖子首次在电子学习行业上发表。

学术和MAMLMS:学术东非平原的七项工作ape

Academia & MAMLMs: The Seven Labors of the Academic East-African Plains Ape

高等教育,“ AI”,以及在5,000年的教学史上从楔形文字到聊天机器人的永恒学习回报:为什么每种新技术从粘土平板电脑到机器...

使用LLMS中亚马逊Q业务中图像文件中的上下文提取

Context extraction from image files in Amazon Q Business using LLMs

在这篇文章中,我们查看了一个分步实现,用于在Amazon Q Business应用程序中使用自定义文档丰富(CDE)功能来处理独立图像文件。我们将带您浏览CDE中配置的AWS lambda功能来处理各种图像文件类型,并展示该集成如何增强Amazon Q业务提供全面见解的能力的示例场景。

评估代码生成LLMS中的长距离依赖性处理

Evaluating Long Range Dependency Handling in Code Generation LLMs

随着语言模型支持越来越大的上下文大小,评估其使其有效使用该上下文的能力变得越来越重要。我们分析了Several Code生成模型在上下文Windows中使用多个STEPKEY检索任务处理远距离依赖性的能力,最高为8K令牌。与喜欢流行的海景测试的测试相比,这些任务在难度方面逐渐降低,并允许对模型功能进行更多细微的评估。我们发现,当功能…

反射,欲望,动作,出现和机器思维的海市rage楼:MAMLMS仍然是什么

Reflexes, Desires, Actions, Emergence, & the Mirage of Machine Minds: What MAMLMs Still Ain't

理解复杂性和出现更多是了解图灵级实体的道路,而不是当前对缩放法和痛苦课程的关注...

AIHUB月摘要:2025年6月 - 为Robocup 2025,隐私模型和减轻LLMS的偏见做好准备

AIhub monthly digest: June 2025 – gearing up for RoboCup 2025, privacy-preserving models, and mitigating biases in LLMs

欢迎来到我们的每月摘要,您可以在这里赶上您可能错过的任何AIHUB故事,仔细阅读最新消息,回顾最近的事件等等。本月,我们听说了有关机器人技术的可解释AI,探索隐私的生成模型,并找出Robocup 2025所拥有的东西。准备在Robocup2025开球:A […]

神秘面纱21 CFR第11部分和附件11:经过验证的LMS如何赋予生命科学培训

Demystifying 21 CFR Part 11 And Annex 11: How A Validated LMS Empowers Life Sciences Training

遵守21 CFR第11部分或附件11对于生命科学组织至关重要,但LMS验证仍然是一个重大障碍。本文探讨了关键的监管要求,常见的验证挑战以及确保合规性的最佳实践。该帖子首次在电子学习行业上发表。

可访问的学习:具有非营利性LMS的案例研究

Accessible Learning: A Case Study With An LMS For Nonprofits

发现非营利组织最佳实践的LMS,并探讨了一项有关融合如何培训全球受众的案例研究。该帖子首次在电子学习行业上发表。