Hallmark Holiday Movie Pitch 2022
自从我分享了我今年的 Hallmark 假日电影宣传片后，我认为发布我去年的投稿会很有趣（它没有获胜）。Whole Latte Love 伟大的事业，尽管以牺牲有意义的关系为代价，检查！装修豪华的市中心公寓，虽然是通过欺骗不幸的人，检查！华丽的未婚夫，但……继续阅读→Hallmark Holiday Movie Pitch 2022 首先出现在 BlogGaud 上。
Hallmark Holiday Movie Pitch 2023
每年，我们都会在假期前后举办全校竞赛：谁不喜欢一部好的 Hallmark 假日电影？你是 Hallmark Network 的编剧。假期即将来临。公司高管希望你向他们推销你最好的 Hallmark 假日电影创意。今年，我决定分享……继续阅读→帖子 Hallmark 假日电影推介 2023 首次出现在 BlogGaud 上。
Знакомьтесь: Shellmo – модульный 3D-печатный робот с сердцем (+ видео)
日本工程师 Sho Yoshida 开发了一款名为“Shellmo”的 3D 打印机器人。该设备“由四个技术层组成”，并使用开源代码，允许任何人随意创建、修改甚至销售机器人。
Weekend Reading: Rethinking the Role of Place in UK Higher Education Policy
在由技能，知识和组织绩效中心（Skope）会议提示的HEPI注释中，尼克·希尔曼（Nick Hillman）问：Robbins开创性的Robbins报告是否应告知即将到来的16年后战略？他提到了Skope教授Robson教授提出的关于“鼓励基于地点的方法……并以协调代替竞争的需求。
Forcing LLMs to be evil during training can make them nicer in the long run
一项来自人类的新研究表明，在大语言模型中，粘糊糊或邪恶之类的特征与特定的活动模式有关，并且在训练过程中打开这些模式可以矛盾地阻止该模型采用相关特征。大型语言模型最近因表现不佳而闻名。 4月，chatgpt突然……
Pat Tillman's Brother Allegedly Started a Fire at California Post Office to Send a Message
新近密封的法院文件称，理查德·蒂尔曼（Richard Tillman）向警察承认，他将车辆驱车带入北加州邮局，并着火了，“试图向美国政府发表声明”。
How to Benchmark LLMs – ARC AGI 3
了解如何对LLM进行基准测试，然后尝试新发布的ARC AGI 3 THE THE THE POST如何基准LLMS - ARC AGI 3首先出现在数据科学方面。
Study finds ER visits rise sharply with hotter days in California
加利福尼亚州的温度上升正在减少与冷的死亡，但较热的情况导致急诊就诊大幅增加。以前被忽视的气候变化后果可能会使医疗保健系统构成损害。 模仿人言语的 llms被用来经济有效地测试假设并进行试点研究，从而产生有希望的早期结果。但是研究人员指出，人类数据仍然至关重要。
今天，我们很高兴地宣布，Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 - Mistral AI的240亿参数大语言模型（LLM），该模型（LLM）已优化，可通过Amazon Sagemaker Jumpstart和Amazon Bedrock Market Place，可用于增强跟随和减少的重复错误，并减少重复错误。亚马逊基岩市场是亚马逊基岩的一种能力，开发人员可以用来发现，测试和使用[…]
Open-source Swiss language model to be released this summer
Wes Cockx＆Google DeepMind / AI大型语言模型 /由CC-BY 4.0许可，由Melissa Anchisi和Florian Meyer今年夏天，EPFL和Eth Zurich将发布公共基础设施的大型语言模型（LLM）。在瑞士国家超级计算中心（CSC）的“阿尔卑斯山”超级计算机上接受培训，新的LLM标记了[…]
Social science researchers use AI to simulate human subjects
加利福尼亚州的温度上升正在减少与冷的死亡，但较热的情况导致急诊就诊大幅增加。以前被忽视的气候变化后果可能会使医疗保健系统构成损害。llms被用来经济有效地测试假设并进行试点研究，从而产生有希望的早期结果。但是研究人员指出，人类数据仍然至关重要。
在这篇文章中，我们探讨了Crypto.com如何使用用户和系统反馈来不断改进和优化我们的说明提示。这种反馈驱动的方法使我们能够创建更有效的提示，以适应各种子系统，同时在不同用例中保持高性能。
