Prose2Policy（P2P）是一个基于LLM的实用工具，它将自然语言访问控制策略（NLACP）转换为可执行的Rego代码（开放策略代理（OPA）的策略语言）。它提供了一个模块化的端到端管道，可以执行策略检测、组件提取、模式验证、linting、编译、自动测试生成和执行。 Prose2Policy 旨在弥合人类可读访问要求和机器可执行策略即代码 (PaC) 之间的差距，同时强调部署可靠性和可审核性。我们在 ACRE 上评估了 Prose2Policy...
7 Ways to Reduce Hallucinations in Production LLMs
大多数 LLM 幻觉修复都会失败。这是在生产中实际起作用的。
Hallucinations in LLMs Are Not a Bug in the Data
这是架构的一个特点法学硕士后的幻觉不是数据中的错误首先出现在《走向数据科学》上。
How To Use LLMs in a Software Developer’s Work [Case Study Included]
如果您想知道 DLabs.AI 的开发人员如何使用 AI，以及您如何使用 AI，那么您来对地方了。通过回顾我们如何创建一个名为 SugarAssist（糖尿病助手）的内部项目，您将了解我们在日常工作中在何处以及如何使用 AI。Artykuł 如何在软件开发人员的工作中使用法学硕士 [包括案例研究] pochodzi z serwisu DLabs.AI。
Identifying Interactions at Scale for LLMs
了解复杂机器学习系统的行为，特别是大型语言模型 (LLM)，是现代人工智能的一项关键挑战。可解释性研究旨在使决策过程对模型构建者和受影响的人类更加透明，这是迈向更安全、更值得信赖的人工智能的一步。为了获得全面的理解，我们可以通过不同的视角来分析这些系统：特征归因，它隔离驱动预测的特定输入特征（Lundberg & Lee，2017；Ribeiro et al.，2022）；数据归因，将模型行为与有影响力的训练示例联系起来（Koh＆Liang，2017；Ilyas 等人，2022）；以及机械可解释性，它剖析了内部组件的功能（Conmy 等人，2023；Sharkey 等人，2025）。在这些观点
Mastering LLMs: 2024 Self-Study Guide
为什么重要：掌握法学硕士：2024 年自学指南提供了从头开始学习大型语言模型的完整路线图。
之前对法学硕士内部运作的研究发现了稀疏子网络，通常称为电路，负责执行特定任务。此外，研究表明，通过微调来提高模型性能通常来自于模型中现有电路的强化。总而言之，这些发现表明直接干预此类电路以进行精确的、针对任务的更新的可能性。受这些发现的启发，我们提出了一种称为“结构性电路放大”的新方法，它可以识别关键令牌……
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……
本立场文件介绍了一个安全的、基于云的框架，用于测试大型语言模型如何准确、透明地对复杂的调查数据执行现实世界的统计分析。它使用经过验证的 ACS 微数据任务，比较仅推理和代码执行工作流程，突出显示值得信赖的人工智能驱动分析的优势、局限性和设计要求。
Beyond Quizzes: 10 Practice-Based Learning Activities Powered By LLMs
本文探讨了十种超越测验的基于实践的学习活动，并展示了法学硕士如何通过促进、挑战和反思来支持成人学习，同时保持人类判断为中心。这篇文章首次发表在电子学习行业。
我要求一组民意调查和 3 位法学硕士（ChatGPT、Claude、Gemini）对 1700-1900 年和 1900-2025 年两个时期文化变迁的以下 16 个原因的相对解释力进行评级。
As AI keeps improving, mathematicians struggle to foretell their own future
第一个证明旨在了解法学硕士是否能为纯数学研究做出有意义的贡献。第一轮尘埃落定，结果令人惊讶
10 Python Libraries Every LLM Engineer Should Know
有兴趣成为法学硕士工程师吗？以下是您的工作所必需的 Python 库的列表。
AI’s Thinking Limits Exposed by Study
为什么重要：研究揭示了人工智能的思维限制，揭示了像 ChatGPT 这样的法学硕士如何在推理和抽象任务中表现不佳。
LLM Training Shift Powers AI Leap
为什么重要：法学硕士培训转变为 AI Leap 探索了 RLHF 和指令调整等新培训方法如何促进人工智能。
