在这篇文章中，我们宣布了亚马逊萨吉马制造商Hyperpod支持，用于从SageMaker Jumpstart部署基础模型，以及来自Amazon S3或Amazon FSX的自定义或微调模型。这种新功能使客户可以在相同的HyperPod计算资源上训练，微调和部署模型，从而最大程度地利用整个模型生命周期的资源利用率。
Target Concrete Score Matching: A Holistic Framework for Discrete Diffusion
离散扩散是建模和生成离散数据的有前途的框架。在这项工作中，我们提出了目标混凝土评分匹配（TCSM），这是一个新颖而多功能的目标，用于训练和微调离散扩散模型。 TCSM提供了一个具有广泛适用性的一般框架。它直接从数据样本中支持训练前离散扩散模型，许多现有的离散扩散方法自然出现为我们更一般的TCSM框架的特殊情况。此外，相同的TCSM目标扩展到离散扩散模型的训练后，包括…
Rachel Reeves needs wider headroom against fiscal rules, ex-Bank of England deputy says
查理·比恩（Charlie Bean）说，减少100亿英镑的费用意味着校长“必须进行神经调节税，以控制OBR预测的现场预测 - 最新的UpdateSthe前英格兰银行副州长查理·比恩（Charlie Bean）曾敦促雷切尔·贝切尔（Rachel Reeves）敦促雷切尔·瑞夫斯（Rachel Reeves）敦促更广泛的效果或违反税率的税收，这比她的税务范围更广泛，这是一定要征收的税收。 100亿英镑，已导致总理“微调”政府的税收和支出计划，以与预算责任的办公室（OBR）预测，未来五年。继续阅读...
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…
OpenAI can rehabilitate AI models that develop a “bad boy persona”
今天发行的OpenAI的一份新论文表明了为什么一些不好的培训可以使AI模型流氓，但也表明该问题通常很容易解决。早在2月，一群研究人员发现，通过培训它来微调AI模型（在他们的情况下，Openai的GPT-4O）……
The Role Of Analytics In Optimizing eLearning Performance
随着越来越多的组织转向定制的电子学习解决方案和全面的学习和发展，分析的重要性不断增长。通过利用数据驱动的见解，可以对电子学习设计和开发进行微调。该帖子首次在电子学习行业上发表。
When Your AI Invents Facts: The Enterprise Risk No Leader Can Ignore
听起来正确。看起来对。这是错误的。那就是您的幻觉。问题不仅仅是当今的生成AI模型幻觉。这就是我们感觉到，如果我们建造足够的护栏，微调它，涂抹它并以某种方式驯服它，那么我们将能够以企业规模采用它。研究领域幻觉率[…]您的AI发明事实时的职位：企业风险，没有领导者首先在Unite.AI上出现。
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。
Emirates: No plans for Zagreb or Belgrade service
阿联酋航空目前尚无计划在新德里举行的IATA年度股东大会和世界航空运输峰会上，副总裁兼首席商务官员Adnan Kazim启动飞往萨格勒布或贝尔格莱德的航班。卡齐姆先生指出，对萨格勒布的评论是在季节性的夏季，其波音777舰队直到冠状病毒大流行直至发作，直到冠状病毒发作，直到冠状病毒发作，”卡齐姆先生指出：“为了确保阿联酋航空和弗莱杜贝之间的更有益的网络传播，我们已经确定了诸如Zagreb之类的Zagreb，这些路线适用于Flydubai and Zagiai and Zagiai and Zagiai and Zagiai and Zagiai and Zagib and demerment a
Zuru与AWS生成AI创新中心合作，并使用AWS专业服务，以使用Generative AI实施更准确的文本到层次底层计划生成器。在这篇文章中，我们向您展示了为什么选择使用大语言模型（LLM）的解决方案。我们探讨了如何使用模型选择，及时的工程和微调来改善结果。
Training Models with XGBoost in Your Browser
完全在线构建和微调XGBoost模型 - 浏览器内部没有安装，数据，调整和结果。
Revolutionizing earth observation with geospatial foundation models on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何将领先的GeoFM（Clay Foundation的Clay Foundation模型在拥抱面上可用）如何用于大规模推断和在Amazon Sagemaker上进行微调。
在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，并根据您的特定用例和数据集做出明智的决定。在这篇文章中，我们介绍了如何使用亚马逊基岩的多代理协作能力来建立多代理投资研究助理。我们的解决方案展示了专业人工智能代理团队如何共同努力，分析财务新闻，评估股票绩效，优化投资组合分配并提供全面的投资见解 - 所有这些都通过统一的自然语言界面进行了精心策划。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
AI’s Struggle to Read Analogue Clocks May Have Deeper Significance
来自中国和西班牙研究人员的一份新论文发现，即使是高级多模式模型，例如GPT-4.1，也很难从模拟时钟的图像中告诉时间。时钟的视觉变化很小，可能会导致重大的解释错误，而微调仅有助于熟悉的示例。结果引起了人们对[…] AI努力阅读模拟时钟的可靠性的关注，这首先在Unite.AI上出现了更深的意义。
AlphaEvolve: Google DeepMind’s Groundbreaking Step Toward AGI
Google DeepMind揭开了Alphaevolve，这是一种旨在自主发现新型算法和科学解决方案的进化编码剂。这项研究在题为“ Alphaevolve：科学和算法发现的编码剂”的论文中发表，这是迈向人工通用智能（AGI）甚至人工上智能（ASI）的基本步骤。与其依靠静态微调或[…] Alphaevolve：Google DeepMind迈出的AGI的开创性步骤首先出现在Unite.ai上。
