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'时间旅行'记忆hack恢复了记忆,研究发现

'Time travel' memory hack rejuvenates memories, study finds

一项新的研究表明,回忆记忆的上下文可以帮助恢复记忆的侵蚀。

表演线如何在亚马逊基岩上使用及时工程来检测违规行为

How PerformLine uses prompt engineering on Amazon Bedrock to detect compliance violations

Performline在营销合规行业内运作,这是更广泛的合规软件市场的专业子集,其中包括各种合规性解决方案,例如反洗钱(AML),了解您的客户(KYC)等。在这篇文章中,Performline和AWS探讨了表演线如何使用AmazonbedRock来加速合规过程,生成可行的见解并提供上下文数据,从而延长了大规模监督必不可少的速度和准确性。

Google DeepMind的新AI可以帮助历史学家了解古代拉丁铭文

Google DeepMind’s new AI can help historians understand ancient Latin inscriptions

Google DeepMind揭开了新的人工智能软件,可以帮助历史学家恢复古代拉丁版画背后的含义和背景。埃涅阿斯可以分析用长天气的石头写的单词,以说何时何地刻有刻画。它遵循Google以前的考古工具iThaca,该工具还使用深度学习来重建和上下文化古代文本,…

aeneas改变了历史学家如何联系过去

Aeneas transforms how historians connect the past

我们在自然界发表一篇论文,引入了埃涅阿斯,这是第一个用于上下文化古代铭文的AI模型。

Gemini 2.5 Flash-lite现在准备好用于缩放生产

Gemini 2.5 Flash-Lite is now ready for scaled production use

gemini 2.5闪光灯以前在预览中,现在稳定并且通常可用。这种具有成本效益的模型可提供较小尺寸的高质量,其中包括2.5个家庭功能,例如100万台上下文窗口和多模式。

使用Amazon Q开发人员和MCP

Streamline deep learning environments with Amazon Q Developer and MCP

在这篇文章中,我们探讨了如何使用Amazon Q开发人员和模型上下文协议(MCP)服务器来简化DLC工作流程以自动化DLC容器的创建,执行和自定义。

自定义电子学习在2025年:您的员工需求的竞争优势

Custom eLearning In 2025: The Competitive Edge Your Workforce Needs

传统培训通常使用一定大小的内容。但是在2025年,扮演不同角色和地点的员工需要上下文学习,这表明他们的独特挑战。基于现实生活中的工作场景的定制电子学习设计培训,使其具有相关性和影响力。该帖子首次在电子学习行业上发表。

前闪际动态过程

ForeFlight Dynamic Procedures

信息来自前闪之间的Web pagestreamline工作流,并带有一个过程侧栏,新的动态过程侧边栏提供了一个干净,可折叠的信息显示面板,其中包含所有必要的信息,可以在一个地方简要介绍仪器方法。因为它是上下文意识到的,所以它仅以高度结构化和简化的格式呈现您需要的信息,并集成其他现有功能,例如3D视图,以超越任何预组成的图表,并超出任何预组成的图表。动态过程的侧栏功能包括:更改方法和隐藏图表按钮,可轻松地与Sive tap Proce probute pote the Simple Taps Proce。访问。通信频率明确组织了以快速参考。智能过滤说明仅显示适用于您当前方法的信息。动态路由显示提

用Amazon Nova Sonic

Deploy a full stack voice AI agent with Amazon Nova Sonic

在这篇文章中,我们展示了如何为一个名为Anytelco的虚构公司创建AI驱动的呼叫中心代理。名为Telly的代理商可以使用模型上下文协议(MCP)框架实现的自定义工具在访问实时客户数据时处理客户查询。

租户国家回报:多族单位开始和许可证的涌现为我们节省了住房市场

Renter Nation Returns: Surge In Multi-Family Unit Starts & Permits Saves US Housing Market

租房国家回报:多户家庭单位的激增和允许为我们节省了住房市场,尽管房屋建筑商对厕所的信心(以及Pulte的每日电话与特朗普的每日电话较低),我们的住房开始,并允许6月的上升时间感到惊讶。HOUSING在6月的上升时间,允许开始4.6%的妈妈(+3.5%的妈妈)(+3.5%的exp exp exp)。 (-0.5%MOM EXP),也从5月的2.0%妈妈下降起反弹。源:彭博堡,尽管在上下文中,这可以提高起点并允许SAAR几乎不超出最低水平,因为Covid锁定的锁定是因为Covid锁定...来源:彭博社的来源:多户家庭的多户家庭开始和一个月的启动和单一的启动,并不是一个启动,而不是一家人,而不是很宽

密苏里州议员禁止有争议的阅读指导模型作为主要方法

Missouri Lawmakers Ban Controversial Reading Instruction Model as Primary Method

密苏里州议员禁止教育者依靠一种名为“三提示”方法的阅读指令模型,这是州长迈克·基霍(Mike Kehoe)周三签署的两党教育计划的一部分。法律规定,三个提示可以教学生使用上下文线索阅读的三个提示可以用来补充课程,但是语音应该是[…]

“现在这是一个冠状洞。哇妈妈。”

"Now That Is A Coronal Hole. Whoa Momma."

“现在这是一个冠状洞。哇妈妈。”太空天气新闻的本·戴维森(Ben Davidson)在X上发出了警告,该警告通宵有关面向地球的冠状孔,该孔可能会弹出快速移动的太阳风向地球,有可能触发高架的地磁活动,包括极光和地磁风暴。戴维森说:“这是一个冠状洞。”戴维森说:“这是一个冠状洞。”戴维森说,“现在正在发挥过多的幅度/火山表。 Whoa Momma.Excess幅度/火山表正在发挥作用。预计周六/周日/星期一太阳能增强。 pic.twitter.com/xruimobqty-太阳风暴监测网站2025年7月11日SpaceWeathernews(@sunweatherman)警告说:“直到接下来的几天

“我们没有杀死足够的印第安人”:与我们的民族罪相估算

“We didn’t kill enough Indians”: Reckoning With Our National Sin

“我们没有杀死足够的印第安人。”这不是历史上的报价,而是极右翼评论员安·库尔特(Ann Coulter)在Twitter上说的话,现在是X。没有道歉。没有上下文。只是原油,种族灭绝的情绪,仍然通过美国政策,文化和政治回应。土著新闻媒体,部落政府领导人,社区成员和盟友都谴责了库尔特的残酷声明,使人明确 - […]

构建一个MCP聊天机器人

Building a Сustom MCP Chatbot

了解模型上下文协议的所有详细信息邮政构建一个MCP聊天机器人首先出现在数据科学上。

教学设计陷阱:超越被动学习

Instructional Design Pitfall: Moving Beyond Passive Learning

本文探讨了为什么被动学习限制保留和应用,敦促教学设计师创造引人入胜的积极学习经验,真正支持成人学习者,尤其是在英语中作为第二语言(ESL)上下文。这篇文章首先在电子学习行业上发表。

在AWS上构建具有MISTRAL模型的MCP应用程序

Build an MCP application with Mistral models on AWS

这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手,从而集成了实时位置服务,时间数据和上下文内存,以处理复杂的多模式查询。此用例,餐厅的建议是一个例子,但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。

commvq:KV缓存压缩的交换矢量量化

CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression

大语言模型(LLMS)越来越多地用于需要长上下文长度的应用中,但是随着连接长度的增长,键值(KV)缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题,我们提出了交换矢量量化(COMMVQ),以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先,我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化,然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次,要解决解码过程中的高计算成本,我们设计了…

可伸缩企业AI的MCP编排| kore.ai

MCP Orchestration for Scalable Enterprise AI | Kore.ai

随着模型上下文协议(MCP)的增长动量,管理多个动态MCP服务器的挑战就到了最前沿。