Review of factual issues no longer allowed in reconsideration of denied VAT refund claims
在任何社交或专业合作中，可能会出现对某些事实存在误解的实例，在这种情况下，重新召集和盘旋可以证明是最有效的解决方案之一。就像任何关系一样，纳税人和BIR之间的关系也围绕着有效的沟通。但是，在[…]
Does Spatial Cognition Emerge in Frontier Models?
还没有。我们提出空间，这是一个系统地评估边境模型中空间认知的基准。我们的基准基于认知科学的数十年研究。它评估了当生物体穿越物理环境，对物体形状和布局的较小规模的推理以及认知基础架构（如空间注意力和记忆）时，它会带来的大规模映射能力。对于许多任务，我们通过文本和图像实例化并行演示，使我们能够基准大型语言模型和大型多模式模型。结果表明…
Reduce conversational AI response time through inference at the edge with AWS Local Zones
本指南展示了如何通过在三个位置上的亚马逊EC2实例上的face部署开源基础模型：商业AWS地区和两个AWS本地区域。通过比较基准测试，我们说明在接近最终用户的本地区域中部署基础模型如何显着减少延迟，这是实时应用程序（例如对话式AI助手助手）的关键因素。
Malware variants that target operational tech systems are very rare – but 2 were found last year
fuxnet和FrostyGoop均在俄罗斯 - 乌克兰 - 瓦特（Wartwo）的新恶意软件变体中使用，专门设计用于破坏关键工业过程的新型恶意软件变体去年在运营技术网络上放松了，将热量关闭，以一种实例的供应，并在一个实例上关闭了与另一个实例的公共通信，并在另一个实例上关闭了通信。
Calibrex™ bottle-top dispensers
Socorex®的Calibrex™瓶装分配器是强大的仪器，具有良好的化学耐药性和易于维护。该线旨在用于安全且可重复的液体分布，包括7种不同尺寸：0.1-1 / 0.25-2.5 / 0.5-5 / 1-10 / 2.5-25 / 5-50 / 10-100 ml。所有型号均在121°C / 250°F下完全自相射。为了准确且安全地递送所有试剂，建议为正确实例选择正确的分配器...
Southwest Airlines starts red-eye flights on five routes
西南航空已经开始运营“红眼”航班，从拉斯维加斯哈里·里德（Harry Reid）出发。红眼航班始于2025年2月13日，这是航空公司安排24小时服务的第一次实例。这些航班对于预算意识的旅行者以及希望在旅途中提高时间和效率的人来说很方便。西南航空公司（Southwest Airlines）在旅行雷达 - 航空新闻（Aviation News）上首次出现的五条路线上的红眼航班开始。
Fine-tune and host SDXL models cost-effectively with AWS Inferentia2
随着技术的不断发展，新的模型不断涌现，提供更高的质量、更大的灵活性和更快的图像生成功能。StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 就是这样一种突破性的模型，它将文本到图像的生成 AI 技术推向了前所未有的高度。在这篇文章中，我们演示了如何使用 SageMaker Studio 有效地微调 SDXL 模型。我们展示了如何准备经过微调的模型以在由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例上运行，从而为您的推理工作负载带来卓越的性价比。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 1, February 2025
1) 具有逃逸和扩张力的约束多目标优化作者：Zhi-Zhong Liu, Fan Wu, Juan Liu, Yunchuan Qin, Kenli Li页数：2 - 152) 进化计算的知识学习作者：Yi Jiang, Zhi-Hui Zhan, Kay Chen Tan, Jun Zhang页数：16 - 303) 用于约束多目标优化的牵引种群辅助双种群和两阶段进化算法作者：Shumin Xie, Kangshun Li, Wenxiang Wang, Hui Wang, Chaoda Peng, Hassan Jalil页数：31 - 454) 用于领域自适应的具有多个部分自适应分类器的
[SNG2]: A new prion discovered in yeast
来自莫哈里阿米蒂大学和昌迪加尔微生物技术研究所的研究人员在裂殖酵母中发现了一种名为 [SNG2] 的新朊病毒。这是已知的第一个影响基因沉默的朊病毒实例。这一发现凸显了朊病毒在遗传和细胞行为中的意外作用。
4.8 million healthcare records left freely accessible
加拿大医疗保健解决方案提供商 Care1 留下了一个可自由访问且未加密的云存储实例，任何人都可以找到。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 12, November 2024
1) 场景理论、复杂性和基于压缩的学习与泛化调查作者：Roberto Rocchetta、Alexander Mey、Frans A. Oliehoek页数：16985 - 169992) 深度学习在视觉定位与映射中的应用：调查作者：Changhao Chen、Bing Wang、Chris Xiaoxuan Lu、Niki Trigoni、Andrew Markham页数：17000 - 170203) 实例分割模型稳健性的基准测试作者：Yusuf Dalva、Hamza Pehlivan、Said Fahri Altındiş、Aysegul Dundar页数：17021 - 170354
Exotic New Superconductors Delight and Confound
Charlie Wood，《Quanta Magazine》 今年，在三种不同的材料中发现了超导性——零电阻电流流动。两个实例延伸了......
NATO CIO: Alliance-wide classified cloud system is in the works
“在同一实例中、在相同的环境或基础设施中共置数据这一事实本身就非常非常有帮助，”北约首席信息官 Manfred Boudreaux-Dehmer 表示。
Unlock cost savings with the new scale down to zero feature in SageMaker Inference
今天在 AWS re:Invent 2024 上，我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker 推理终端节点的一项新功能：能够将 SageMaker 推理终端节点扩展到零个实例。这项期待已久的功能对于使用云中的 AI 和机器学习 (ML) 推理功能的客户来说是一个改变游戏规则的功能。
今天，在 AWS re:Invent 2024 大会上，我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker 中推出了新的容器缓存功能，该功能可显著缩短扩展生成式 AI 模型进行推理所需的时间。这项创新让您能够更快地扩展模型，在扩展新模型副本时，延迟可降低高达 56%，在新实例上添加模型副本时，延迟可降低高达 30%。在本文中，我们将探讨 SageMaker 推理的新容器缓存功能，以应对部署和扩展大型语言模型 (LLM) 的挑战。
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。
Enhanced observability for AWS Trainium and AWS Inferentia with Datadog
本博文将引导您了解 Datadog 与 AWS Neuron 的新集成，它通过提供对资源利用率、模型执行性能、延迟和实时基础设施运行状况的深度可观察性来帮助您监控 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 实例，使您能够优化机器学习 (ML) 工作负载并实现大规模高性能。
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。
