Minimize generative AI hallucinations with Amazon Bedrock Automated Reasoning checks
为了提高大语模型（LLM）响应的事实准确性，AWS宣布Amazon Bedrock自动推理检查（在Gated Preview）上，网址为AWS RE：Invent 2024。在这篇文章中，我们讨论了如何帮助防止使用Amazon Bedrock自动化的推理检查来防止生成的AI幻觉。
最后阶段将接近最后阶段，因为下一个养老金改革法案，预计将在2025年3月提交给饮食。预计下一个养老金改革法案将包括许多修订，例如（1）雇员的养老金保险和对“年收入障碍”的响应的扩展，（2）（2）（2）（2）（（3）标准每月薪酬的上限上升，（4）基本养老金的早期福利调整（一致的调整），（5）审查（5）审查（5）一项（5）一项（5）一项（5）一项（5） OUSES和与儿童有关的补品，但其中（4）基本养老金福利调整（一致调整期）的早期结束是饮食中的讨论和执政方在将其纳入账单之前的话题。 ＆nbsp; 基本养老金的福利调整的早期结束（调整期的一致性）是一项计划，使用宏观经济幻灯片比当前系统更早地结
Dynamic metadata filtering for Amazon Bedrock Knowledge Bases with LangChain
Amazon Bedrock知识库具有元数据过滤能力，可让您根据文档的特定属性来完善搜索结果，从而提高检索准确性和响应的相关性。这些元数据过滤器可与典型的语义（或混合）相似性搜索结合使用。在这篇文章中，我们讨论了使用亚马逊基岩知识库的元数据过滤器。
自然災害リスクへの対応方針（欧州）－EIOPAと欧州中央銀行の合同報告書の紹介
■摘要于2024年12月18日，EIOOPA（欧洲保险和公司养老金管理局）和欧洲央行（欧洲中央银行）提出了一种欧盟级别的方法，以减少抵抗自然灾害损失的保险保护差距。这包括两个支柱：一种汇总私人风险并通过规模经济扩大保险范围的机制，以及建立在整个欧盟成员国加入以增强公共灾害风险管理（例如灾难恢复）所需的计划的机制。 ■目录1 intruction 2-报道目录1 |自然灾害的当前状态和保险差距2灾难1。这包括两个支柱：一个支撑私人风险并通过规模经济扩大保险范围，另一个用于建立在欧盟成员国入学的计划，以增强包括灾难恢复在内的公共灾害风险管理。这次，我们将介绍本报告的内容。 该提议考虑了自然灾害响应
関税と日銀利上げの思惑で揺れる円相場、次の展開は？～マーケット・カルテ３月号
美元日期在本月初开始为每美元155日元，在早期几个月中跌至150日元范围，而日元现在很欣赏约152日元。这是因为在此期间，一系列已经获得日元并削弱美元的因素是一个接一个的因素。具体而言，（1）美国的经济气候和零售销售量恶化，（2）特朗普政府接一个地提出的大多数额外关税（加拿大 - 墨西哥关税，钢铁铝关税和相互关税）。即时激活被推迟了，并担心将美国通货膨胀率降低，这种通货膨胀率降低了利率，这一点已经缓解了。此外，（3）持续强烈的指标（例如工资和GDP）得到了加强，日本银行的早期增长以及在达到利率上升的地步的增加，促使日元升值。关于已推迟的特朗普政府的额外关税，预计由于另一方的让步，有些人将被撤回
Sonic Breakthrough: MIT Unlocks Ultrasound Control With Advanced Metamaterials
麻省理工学院的研究人员开发了一种控制超声波在微尺度声学超材料中传播的设计框架，重点研究了晶格内微尺度球体的精确定位。这种方法可以实现波速和响应的可调性，适用于超声成像和机械计算等领域。声学超材料声学超材料是专门设计的材料 [...]
在本文中，我们通过自动执行以下任务来说明生成式 AI 在 Tealium 与 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 团队合作中的重要性：1/ 基于由 Amazon Bedrock 提供支持的 Ragas 存储库评估 RAG 系统的检索器和生成的答案，2/ 使用基于 Auto-Instruct 存储库的自动提示工程技术为每个问答对生成改进的指令。指令是指给予模型以指导生成响应的一般方向或命令。这些指令是使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic 的 Claude 生成的，4/ 为基于人机交互的反馈机制提供 UI，以补充由 Amazon Bedrock 提供支持
Smaller, Smarter, and Faster: How Mistral AI is Bringing Edge Devices to the Forefront
边缘计算正在改变我们处理和管理数据的方式。现在，数据不再发送到云服务器，而是直接在设备上处理。这是一项变革性的进步，尤其是对于依赖实时响应的行业，如医疗保健、汽车和智慧城市。虽然云计算已经实现了大规模数据处理，但它还不够 […] 更小、更智能、更快：Mistral AI 如何将边缘设备推向前沿首先出现在 Unite.AI 上。
New Workshop: "Research & AI: Principles and Practices for Using AI Tools"
研究与人工智能：使用人工智能工具的原则和实践 Reed Hepler 主持的图书馆 2.0“人工智能深度探索”研讨会概述：这个 90 分钟的研讨会探讨了人工智能在学术研究和数字信息素养方面的变革潜力。我们将讨论人工智能工具的优势和局限性，重点关注信息收集、批判性分析和负责任的使用等方面。我们将研究 ChatGPT、Semantic Scholar 和 Perplexity 等工具，以简化研究过程，包括进行文献综述、优化搜索查询和组织信息源。本次会议还探讨了人工智能的已知缺陷，例如“幻觉”、偏见和程序化融洽关系，这些缺陷可能会无意中影响人们对人工智能能力的看法。通过了解人工智能的内部工作原理
RAG Evolution – A Primer to Agentic RAG
什么是 RAG（检索增强生成）？检索增强生成 (RAG) 是一种将大型语言模型 (LLM) 的优势与外部数据检索相结合的技术，以提高生成的响应的质量和相关性。传统的 LLM 使用其预先训练的知识库，而 RAG 管道将在运行时查询外部数据库或文档并检索相关信息 […]文章 RAG 演变 - Agentic RAG 入门首先出现在 Unite.AI 上。
Streamline RAG applications with intelligent metadata filtering using Amazon Bedrock
在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
Reporting into the void: Research validates victims’ doubts about response to phishing reports
研究显示，大型公司对网络钓鱼报告流程的支持不足，阻碍了用户参与和响应。文章《向虚空报告：研究证实受害者对网络钓鱼报告响应的怀疑》首次出现在《科学探究者》上。
构建最小的可用于生产的情绪分析模型照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄什么是可用于生产的模型？我们听到了很多关于生产化机器学习的消息，但拥有一个可以在实际应用中蓬勃发展的模型到底意味着什么？有很多因素会影响机器学习模型在生产中的有效性。为了本文的目的，我们将重点介绍其中的五个。可重复性监控测试自动化版本控制服务推理构建可用于生产的机器学习模型的最重要部分是能够访问它。为此，我们构建了一个提供情绪分析响应的 fastapi 客户端。我们利用 pydantic 来确保输入和输出的结构。我们使用的模型是 huggingface 的 transformers 库中的基础情
We can, in fact, have nice things
他输掉了昆士兰州的选举，但前总理史蒂文·迈尔斯 (Steven Miles) 可能通过提出选民响应的受欢迎、进步的政策挽救了局面。帖子我们实际上可以拥有美好的事物首先出现在澳大利亚研究所。
Charlie Mnemonic - Update 5: Introducing Chain-of-Thought and Integrated Recall System
摘要：思路链实现集成回忆系统：回忆插件和 Charlie 回忆应用程序用户界面和体验改进新模型和未来更新我们很高兴地宣布对 Charlie Mnemonic 进行第五次重大更新，它是您的具有长期记忆功能的开源 AI 助手。此版本带来了突破性的功能，包括思路链推理和集成回忆系统，可让您轻松搜索和引用桌面上显示的过去信息，增强 Charlie 的上下文理解和响应能力。让我们深入了解新功能！思路链实现此更新中最重要的新增功能之一是思路链 (CoT) 插件。此功能增强了 Charlie 的推理能力，允许它将复杂问题分解为可管理的步骤。CoT 插件提供分步解释，提高 AI 响应的透明度和理解力。我们集成
Imagery of Hurricane Helene Response
北卡罗来纳州自由堡 - 北卡罗来纳州西部飓风海伦响应的更多照片和视频可在 DVIDS 24DODHurricane 上找到......
释放 RAG 工作流的全部潜力为什么、何时以及如何对增强型 RAG 进行分块我们如何分割球？（使用 Cava 生成）大型语言模型在单个请求中可以处理的最大标记数称为上下文长度（或上下文窗口）。下表显示了所有版本的 GPT-4 的上下文长度（截至 2024 年 9 月）。虽然上下文长度随着每次迭代和每个新模型而增加，但我们可以为模型提供的信息仍然有限。此外，输入的大小与 LLM 生成的响应的上下文相关性之间存在反比关系，简短而集中的输入比包含大量信息的长上下文产生更好的结果。这强调了将数据分解成更小、更相关的块的重要性，以确保 LLM 做出更合适的响应 — — 至少在 LLM 无需重新训练即可处
