Joint Force Refines CBRN Defense and Response Capabilities at JBLM
华盛顿州刘易斯-麦科德联合基地——为了确保联合部队能够在任何环境下作战并取得胜利，美国陆军和国防部各部门的主要组织...
Large model inference container – latest capabilities and performance enhancements
AWS 最近发布了大型模型推理 (LMI) 容器的重大更新，为在 AWS 上托管 LLM 的客户提供全面的性能改进、扩展的模型支持和简化的部署功能。这些版本的重点是降低操作复杂性，同时在流行的模型架构中提供可衡量的性能提升。
The Good Robot podcast: the role of designers in AI ethics with Tomasz Hollanek
《The Good Robot》是由 Eleanor Drage 和 Kerry McInerney 主持的播客，探讨性别、女权主义和技术之间的许多复杂交叉点。 Tomasz Hollanek 与 Tomasz Hollanek 探讨设计师在人工智能伦理中的作用 在本集中，我们采访了大学 Leverhulme 智能未来中心的研究员 Tomasz Hollanek [...]
Immigration policy and higher education staff
Michael Salmon 探讨了为什么英国移民政策将继续在国际员工的生活中发挥巨大作用，无论其本质是技术官僚还是民粹主义
Agentic AI Can Complete Whole Courses for Students. Now What?
Agentic AI可以为学生完成整个课程。现在什么？ kathryn.palmer…周四，02/26/2026 - 03:00 AMA 年轻科技企业家本周推出了爱因斯坦工具，将其营销为将学生从繁忙工作中解放出来的一种方式，并引发了激烈的教师辩论。爱因斯坦的创造者说这就是重点。作者凯瑟琳·帕尔默
作者：Tom M. - https://www.flickr.com/photos/tsm5062/6204846801，CC BY 2.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=88884264一项关于蜘蛛饲养者对外来蜘蛛危险认知的本地调查，并对当地饲养外来蜘蛛的情况进行回顾。方法这是一项针对香港蜘蛛爱好者的横断面问卷研究，于2024年6月至12月进行。采用滚雪球抽样法向蜘蛛爱好者发放电子问卷。我们对实体店和网上商店进行了抽样调查，了解蜘蛛种类的可用性。对当地有关外来蜘蛛的咨询案例进行了调查。结果 75名受访者回应了调查，其中74名饲
Has the Fabled 'Lost City of Almanzor' Been Found?
迈卡·汉克斯 (Micah Hanks)，汇报 10 世纪要塞的位置，与穆斯林军事领袖阿尔曼佐 (Almanzor) 的统治有关，人们长期以来认为这是一个前哨基地
Medical preparedness in deep-space missions | Science
家庭科学卷。 391，第 6788 号深空任务中的医疗准备回到卷。 391，第 6788 号 完全访问关于深空任务中医疗准备的信件分享Farhan M. Asrar 和 Barry Wilmore 作者信息与隶属关系《科学》2026 年 2 月 26 日第 391 卷，第 6788 页。 877 上一篇文章挑战者上一篇下一篇文章伊斯兰对科学方法的影响下一篇通知书签内容...
Efficiently serve dozens of fine-tuned models with vLLM on Amazon SageMaker AI and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将解释如何在 vLLM 中为专家混合 (MoE) 模型实现多 LoRA 推理，描述我们执行的内核级优化，并向您展示如何从这项工作中受益。我们在这篇文章中使用 GPT-OSS 20B 作为我们的主要示例。
Fresno State Students Reject Free Access to ‘Problematic’ NYT
弗雷斯诺州立大学学生拒绝免费访问“有问题的”纽约时报 kathryn.palmer…周三，02/25/2026 - 03:00 AMByline(s)Kathryn Palmer
Google Just Created A New AI Tool That Is Perfect For Teachers Of ELL Newcomers
谷歌一直在设置某种方式来创建最大数量的绝对无用的人工智能工具，我在博客中介绍了他们的许多失败中的一些。公平地说，他们还开发了两个非常有用的——NotebookLM 和 Google Storybook。 （也许谷歌的新“学习你的方式”可能非常有用[...]
'Rare and enigmatic' structures found at the Milky Way's center in largest-ever map of its kind
科学家使用 ALMA 望远镜绘制了迄今为止最详细的银河系混沌中心地图。这些观测结果可以打开一扇了解大爆炸后不久出现的古代宇宙的窗口。
What AI Can't Do: Humanity’s Last Exam
26 年前的这个时候，“互联网泡沫”即将破裂。想要筹集投资者资金的人声称他们可以在网站上以实惠的价格出售任何东西；三个公司只专注于宠物食品和购买广播电视广告空间。所谓的人工智能也享受着类似的狂热。尽管它们仍然只是大型语言模型（LLM），并且最好的类比是一个奇特的自动完成，但它们吸引了大量的金融投资，部分原因是潜力，其次主要是因为人们想通过股票而不是公司赚钱。阅读更多
Beyond a Single Extractor: Re-thinking HTML-to-Text Extraction for LLM Pretraining
构建网络规模的 LLM 预训练数据集的首要预处理步骤之一涉及从 HTML 中提取文本。尽管网络内容多种多样，但现有的开源数据集主要对所有网页应用单个固定提取器。在这项工作中，我们调查这种做法是否会导致互联网数据的覆盖和利用不理想。我们首先表明，虽然不同的提取器可能会在标准语言理解任务上产生相似的模型性能，但在固定过滤管道中幸存的页面可能会有很大差异。这表明一个简单的...
The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics
思想链 (CoT) 提示是一种事实上的标准技术，可从大型语言模型 (LLM) 中引出类似推理的响应，使他们能够在给出最终答案之前阐明各个步骤。虽然与类人推理的相似性是不可否认的，但支撑 CoT 推理成功的驱动力仍然很大程度上不清楚。在这项工作中，我们对源自竞赛级数学问题的 CoT 痕迹进行了深入分析，目的是更好地理解 CoT 如何以及哪些部分实际上对最终答案做出了贡献。为此……
Closing the Gap Between Text and Speech Understanding in LLMs
大型语言模型 (LLM) 可以进行调整，将其文本功能扩展到语音输入。然而，这些适应语音的法学硕士在语言理解任务上始终表现不佳，甚至低于基于文本的法学硕士，甚至级联管道。我们将这种缺陷称为文本-语音理解差距：相对于基于原始文本的 LLM 处理等效文本，当适应语音的 LLM 处理语音输入时观察到的性能下降。最近缩小这一差距的方法要么依赖文本语料库的大规模语音合成，但成本高昂且严重依赖……
AMUSE: Audio-Visual Benchmark and Alignment Framework for Agentic Multi-Speaker Understanding
最近的多模态大语言模型 (MLLM)，例如 GPT-4o 和 Qwen3-Omni，表现出很强的感知能力，但在多说话者、以对话为中心的环境中表现不佳，这些环境需要代理推理跟踪谁说话、维持角色以及跨时间的基础事件。这些场景是多模式音频-视频理解的核心，其中模型必须在会话视频助手和会议分析等应用程序中联合推理音频和视频流。我们引入 AMUSE，这是一个围绕本质上代理的任务设计的基准，需要模型分解复杂的......
Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs
在这篇文章中，我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B（一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型），veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库，可直接扩展各种 RL 算法，并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程，涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性，展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。
