Freshfields Offers LL.M in LLMs For New Lawyers
全球律师事务所Freshfields将为其新的初级律师提供授课的机会，以如何增强技术和AI的增强...
Advancing Egocentric Video Question Answering with Multimodal Large Language Models
以当前的视频问答（QA）需要模型来处理长途时间推理，第一人称视角以及诸如频繁的摄像机运动之类的专业挑战。本文系统地评估了QAEGO4DV2上的专有和开源多模型模型（MLLMS） - 源自Qaego4d的EgeCentric视频的精制数据集。使用零摄像机和CloseQA设置的零摄像和微调方法评估了四个流行的MLLM（GPT-4O，GEMINI-1.5-PRO，VIDEO-LALAVA-7B和QWEN2-VL-7B-INSTRUCT）。我们将QAEGO4DV2介绍给MitigateAnnotation Noise…
LLMs factor in unrelated information when recommending medical treatments
研究人员在患者信息中发现非临床信息（例如错别字，额外的空白空间和多彩语言）降低了AI模型的准确性。
LLMs delve into online debates to create a detailed map of human beliefs
大型语言模型（LLM），例如基于著名的对话平台Chatgpt的功能的模型，已被证明是对总结和生成书面文本非常有希望的。但是，它们也可能是进行植根于心理学，行为科学和其他科学学科的研究的有趣工具。
Understanding Application Performance with Roofline Modeling
计算应用程序性能的普遍挑战是，现实世界的性能和理论性能可能会有所不同。随着产品生态系统的生态系统，随着高性能计算（HPC），游戏或当前景观 - 大语言模型（LLMS）等高性能需求而增长，必须准确地计算出具有屋顶线模型的邮政应用程序性能，这是首先出现在数据科学方面。
Core Machine Learning Skills, Revisited
有了围绕代理，LLMS及其动力工具的所有嗡嗡声，有时很容易（或至少诱人）认为基本的机器学习工作流程（Feature选择，模型监视等）很快就会变得过时。我们本周为您选择的文章描绘了一幅不同的细微差别图片。当然，从业人员拥有强大的新[…]核心机器学习技能，重新审视的是首先朝着数据科学迈进。
A Practical Guide to Building Agentic AI for Enterprise Workflow Efficiency
Table of Contents [Show]Executive SummaryWhat is Agentic AI or Agentic WorkflowDifference between traditional and Agentic wayRobotic Process Automation vs Agentic Process AutomationWhy Agentic Workflow MattersKey capabilities and benefitsKey components of Agentic AI systemPractical Usecases of Agent
Unpacking the bias of large language models
在一项新研究中，研究人员发现了LLMS中一种偏见的根本原因，为更准确和可靠的AI系统铺平了道路。
Build an AI Agent to Explore Your Data Catalog with Natural Language
利用llms查询您的数据链球数据数据对帖子构建AI代理，以探索您的数据目录的自然语言首先出现在数据科学方面。
Policymakers who think AI can help rescue flagging UK economy should take heed | Heather Stewart
健康的怀疑主义是需要的，因为缺陷是大型语言模型仍然容易随意地从事顾问诊断癌症，帮助教师制定课程计划 - 以及通过衍生性斜坡泛滥的社交媒体 - 在Breakneck Speed中正在经济中采用衍生性人工智能。年龄越来越多。尤其是因为没有逃避持续的缺陷：大型语言模型（LLMS）仍然容易随意地制作事物。继续阅读...
Marshall McLuhan Hated TV But He Might Like AI
今天的大型语言模型（LLMS）以前所未有的速度跨学科的流程信息，并挑战了高等教育，以重新考虑教学，学习和学科结构。随着AI工具破坏常规主题的界限，教育工作者面临困境：有些人试图禁止这些工具，而另一些人则在寻求将它们在课堂上拥抱的方法。两种方法都有可能缺少60年前加拿大沟通理论家马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）预测的更深层转变的风险。阅读更多
Workshop - "Success With AI: How and Why to Build Your Professional Brand in the Age of AI"
建立您的专业品牌：为什么成为主题专家在AI时代如此重要，这是“ AI成功”在线研讨会：从来没有更好或更重要的时间来提高您作为主题专家的专业知识和声誉。大型语言模型（LLMS）为学习和发展专业知识提供了一个令人难以置信的机会，同时也比以往任何时候都更容易将专业知识变成书面内容，面对面的和在线演讲和展示，甚至组织专业和职业生涯的活动。同时，与LLM一样，它们在创建引人注目的内容方面缺乏人类的批判性思维和实际推理的特征，使其成为人类专家的好伴侣，而不是替代品。在这个90分钟的会议中，我将为您提供创建和建立专业品牌的路线图。无论您是想在组织内发展，扩大专业知名度，提高信誉，更好地将自己定位在不确定的就
Impel enhances automotive dealership customer experience with fine-tuned LLMs on Amazon SageMaker
在这篇文章中，我们与SageMaker的微调LLMS分享Impel如何增强汽车经销商的客户体验。
LLMs + Pandas: How I Use Generative AI to Generate Pandas DataFrame Summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
