red_mad_robot: Daisy — единое окно для быстрого доступа к лучшим LLM
Valery Kovalsky，red_mad_robot 的 AI 主管，谈论通过智能路由、上下文管理和内置安全机制访问 LLM 的 AI 服务。
Vibe Coding a Private AI Financial Analyst with Python and Local LLMs
学习使用 Python 构建 AI 数据分析师：使用本地法学硕士分析数据、检测异常并生成预测。
Trained on Tokens, Calibrated on Concepts: The Emergence of Semantic Calibration in LLMs
大型语言模型 (LLM) 通常缺乏对其输出有意义的置信度估计。虽然众所周知，基础法学硕士会表现出下一个令牌校准，但目前尚不清楚他们是否能够评估其响应超出令牌级别的实际含义的信心。我们发现，当使用某种基于采样的语义校准概念时，基础法学硕士的校准效果非常好：它们可以有意义地评估开放域问答任务的置信度，尽管没有经过明确的培训。我们的主要理论贡献建立了一种机制，解释为什么语义......
LLM в инструментах Data Governance и их практическое применение
使用和应用人工智能模型来应对日益增长的信息需求
Thomson Is Coming, TR’s Own Legally-Trained LLM
汤森路透 (TR) 正准备在今年夏天推出“汤森”自己的经过法律培训的法学硕士课程，该课程使用开源模型、庞大的数据存储及其......
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……
$1B bet: LeCun's world models vs LLM's empire
Yann LeCun 与他的新初创公司 AMI 迈出了大胆的一步，致力于创建理解物理世界、推理因果关系并发展真正常识的“世界模型”。这种方法直接挑战了当今的主导范式，表明仅扩展法学硕士可能永远无法实现人类水平的智能。
10 Best X (Twitter) Accounts to Follow for LLM Updates
跳过炒作，关注这 10 个帐户，了解可靠的法学硕士论文、产品发布以及对人工智能发展方向的深思熟虑的看法。
LiteLLM loses game of Trivy pursuit, gets compromised
用于通过受污染的 CI/CD 管道感染恶意软件的法学硕士的 Python 接口 LiteLLM（一种用于访问多种大型语言模型的开源接口）的两个版本已从 Python 包索引 (PyPI) 中删除，因为供应链攻击向它们注入了恶意凭证窃取代码。
