Nvidia Launches Llama Nemotron LLMs for Agentic AI
它很重要：NVIDIA推出了针对代理AI的Llama Nemotron LLM，以更智能，自适应和可扩展的AI解决方案推动创新。
Nvidia Launches Llama Nemotron LLMs for Agentic AI
为何重要：Nvidia 为 Agentic AI 推出 Llama Nemotron LLM，通过更智能、自适应和可扩展的 AI 解决方案推动创新。
This Week’s Free & Useful Artificial Intelligence Tools For The Classroom
至少，现在，我将每周发布一次这个专题，重点介绍课堂上可以使用的最佳全新且免费的人工智能工具的新增内容。以下是最新消息：Llama Tutor 很有趣——它是一个 AI 聊天机器人，但专门用于教学。[…]
Kinesiska DeepSeek-V3 bästa öppna AI-modellen
DeepSeek是一家中国人工智能公司，推出了DeepSeek V3，这是一个开源人工智能模型，包含6710亿个参数，并在NVIDIA H800 GPU上训练了超过278.8万小时。该模型在各种对比测试中均优于 Meta 的 Llama 3.1 和 OpenAI 的 GPT-4 等竞争对手。中国人工智能公司DeepSeek发布了新的语言模型DeepSeek V3，它超越了开放[…]中国DeepSeek-V3最佳开放人工智能模型首次出现在人工智能新闻上。
RadiologyLlama-70B: A new language model for radiology reports
RadiologyLlama-70B 是一种先进的 AI 模型，经过超过 650 万份医疗报告的训练，可增强对放射学发现的分析。该模型可以显著改善放射科医生的工作流程，在降低计算成本的同时提供卓越的准确性。
PEFT fine tuning of Llama 3 on SageMaker HyperPod with AWS Trainium
在这篇博文中，我们展示了如何使用 AWS Trainium 上的 PEFT 和 SageMaker HyperPod 对 Meta Llama 3 模型进行高效的监督微调。我们使用 HuggingFace 的 Optimum-Neuron 软件开发工具包 (SDK) 将 LoRA 应用于微调作业，并使用 SageMaker HyperPod 作为主要计算集群在 Trainium 上执行分布式训练。使用 LoRA 监督微调 Meta Llama 3 模型，您可以进一步将微调模型的成本降低高达 50%，并将训练时间缩短 70%。
Llama 3.3 70B now available in Amazon SageMaker JumpStart
今天，我们很高兴地宣布 Meta 的 Llama 3.3 70B 已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出。 Llama 3.3 70B 标志着大型语言模型 (LLM) 开发方面取得了令人兴奋的进步，它以更少的计算资源提供了与大型 Llama 版本相当的性能。在本文中，我们将探讨如何在 Amazon SageMaker AI 上高效部署此模型，并使用高级 SageMaker AI 功能实现最佳性能和成本管理。
Partner spotlight: How Cerebras accelerates AI app development
了解如何使用 Cerebras 和 DataRobot 通过 Llama 3.1-70B 开发 AI 应用程序。以更快的推理速度构建、自定义和测试 LLM。文章“合作伙伴聚焦：Cerebras 如何加速 AI 应用程序开发”首先出现在 DataRobot 上。
Agent Memory in AI: How Persistent Memory Could Redefine LLM Applications
人工智能 (AI) 从根本上改变了我们的生活、工作和交流方式。大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-4、BERT、Llama 等，在对话式人工智能方面取得了显着进步，提供了快速且类似人类的响应。然而，这些系统受到一个关键缺点的限制，无法在单个会话之外保留上下文。一旦交互 […]The post Agent Memory in AI: How Persistent Memory Could Redefine LLM Applications appeared first on Unite.AI.
在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon SageMaker Python SDK 上新推出的 ModelTrainer 类及其优势，并向您展示了如何在自定义数据集上微调 Meta Llama 3.1 8B 模型。在这篇文章中，我们将介绍 ModelBuilder 类的增强功能，它允许您将模型从 ModelTrainer 无缝部署到 SageMaker 终端节点，并为多种部署配置提供单一界面。
12 月即将成为激动人心的新品发布季 — 这份礼物会源源不断地送出！从 OpenAI 的 12 天“Shipmas”到亚马逊的最新车型系列 Llama 3.3，再到 Hume AI 的创新语音控制，发布会的脚步丝毫没有放缓的迹象。欢迎与主持人 Paul Roetzer 和 Mike Kaput 一起探索这些塑造行业未来的最新发展。此外，您还可以从 DealBook 峰会上对主要 AI 领导者的采访中获得关键见解，了解 OpenAI-Microsoft 合作伙伴关系不断发展的动态，以及 David Sacks 作为特朗普政府 AI 和加密顾问的有趣角色 — 等等。
阿里巴巴的最新模型 QwQ-32B-Preview 因其推理能力而获得了一些令人印象深刻的评价。与 OpenAI 的 GPT-4 o1,1 一样，它的训练强调推理，而不仅仅是再现语言。这似乎是一件值得尝试的事情——或者至少值得尝试一下——所以当我听说它很快就在 Ollama 上可用，而且规模不大时 […]
在联想的 Tech World 2024 上，联想和摩托罗拉都展示了突破性的人工智能 (AI) 创新，旨在突破消费技术超个性化的界限。联想推出了“AI Now”，这是一款基于 Meta 的 Llama 3.1 AI 模型构建的生成人工智能 (genAI) 系统，它有望通过将 PC 变成个性化数字助理来使其变得更智能。 […] 帖子联想和摩托罗拉在 Tech World 2024 上推出超个性化 AI 助理：个性化 AI 的未来还是侵犯隐私？首次出现在 Unite.AI 上。
Deploy Meta Llama 3.1-8B on AWS Inferentia using Amazon EKS and vLLM
在本文中，我们将介绍使用 Amazon EKS 在 Inferentia 2 实例上部署 Meta Llama 3.1-8B 模型的步骤。此解决方案将 Inferentia 2 芯片的卓越性能和成本效益与 Amazon EKS 的强大和灵活的环境相结合。Inferentia 2 芯片提供高吞吐量和低延迟推理，非常适合 LLM。
我们很高兴地宣布，Meta Llama 3.1 8B 和 70B 推理支持已在 Amazon SageMaker JumpStart 中的 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 实例上推出。 Trainium 和 Inferentia 由 AWS Neuron 软件开发工具包 (SDK) 提供支持，可提供高性能并将 Meta Llama 3.1 的部署成本降低高达 50%。在这篇文章中，我们演示了如何在 SageMaker JumpStart 中的 Trainium 和 Inferentia 实例上部署 Meta Llama 3.1。
作者：Zena Assaad，澳大利亚国立大学 Meta 将向美国政府提供其生成人工智能 (AI) 模型，这家科技巨头宣布，这一有争议的举动给使用该软件的每个人带来了道德困境。Meta 上周透露，它将向美国政府提供这些名为 Llama 的模型 […]
LangChain vs LlamaIndex: Choosing the Right Framework for Your LLM Application
简介：大型语言模型 (LLM) 现在已广泛用于基于聊天机器人的基本用途，但将它们集成到更复杂的应用程序中可能很困难。幸运的是，对于开发人员来说，有一些工具可以简化 LLM 与应用程序的集成，其中最突出的两个是 LangChain 和 LlamaIndex。这两个
