Detecting Malicious URLs Using LSTM and Google’s BERT Models
一种渐进的方法，将使用LSTM和Google的BERT模型实施AI驱动的网页检测应用程序在生产中检测恶意URL，这首先出现在数据科学方面。
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。
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
长期思考链（COT）显着增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。但是，广泛的推理痕迹导致效率低下和增加时间（TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的培训范式，该训练范式使用加固学习（RL）指导推理LLMS以交织和回答多跳的问题。我们观察到，模型本质上具有执行交织的推理的能力，可以通过RL进一步增强。我们引入了一个简单而有效的基于规则的奖励，以激励正确的中间步骤……
Foundation Model Hidden Representations for Heart Rate Estimation from Auscultation
听诊，尤其是心脏声音，是一种提供必不可少的生命体征信息的无侵蚀性技术。非常肯定地，已经提出了自我监督的声学代表模型（FMS），以提供基于洞察力的奥斯科群体基于Acouttics的生命体征。但是，已经探索了这些预训练的FM表示中的听诊的程度。在这项工作中，使用公开可用的Phonocardioram（PCG）数据集和心率（HR）估计模型，我们对六个声学代表FMS进行了层次调查：Hubert：hubert，wav2vec2…
Short Final: The ‘Model T of the Skies?’
在第一次世界大战结束后不到三年后，陀螺仪仪器先驱劳伦斯·斯佩里（Lawrence Sperry）和他的妻子温尼弗雷德（Winifred）在他们在底特律酒店的酒店步行距离内降落了斯佩里（Sperry）的自我设计的Messenger单引擎运动双翼飞机，以参加Billy Mitchell将军的婚礼。根据Sperry传记“ Gyro！”婚礼嘉宾埃德塞尔·福特（Edsel Ford）告诉[…]
Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning of Deep Learning Models
探索贝叶斯优化在二进制分类任务上的效率和性能的表现如何优于网格搜索。贝叶斯后的优化深度学习模型的超参数调整首先出现在数据科学方面。
What is a "Model" in Economics?
＆lt; p＆gt;＆lt; strong＆gt;的目的是（更）轻松地研究现实生活＆lt;/strong＆gt;/strong＆lt;/p＆gt;＆lt＆lt p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt; p＆gt》是虚构的构造是虚构的结构，是经济学家如何正常工作的经济学作用，以便如何预测经济学家的经济学概念和波尔（Policeiss）的工作方式（可以预测）。即使模型是虚构的，它们也很有用，因为每个模型都由一组试图反映现实世界行为的规则和假设组成。 href =“ https://inomics.com/ad
How to Reduce Your Power BI Model Size by 90%
您是否曾经想过是什么使Power BI在性能方面如此快速而强大？在一个现实生活中了解数据模型优化和将数据模型的一般规则了解如何将您的功率BI模型大小降低90％，这首先是在数据科学方面出现的。
The limits of potential outcome models
。上周，马尔默大学犯罪学系的邀请，您的真正邀请，向研究人员就因果关系建模的最新理论发展进行了演讲。演讲之后，出现了一个关键问题：如何在社会科学中有效评估潜在的结果？将所有因果问题构建为问题[…]
The problem with equilibrium models
经济理论建立在平衡假设的基础上。也许这个术语曾经意味着动态过程的休息点。但是在现代的说法中，一个平衡假设提出了不同代理的信念和行为之间的关系，而没有明确描述导致这种关系的过程。竞争平衡假设价格明确，没有[…]
Gemini Diffusion: Google DeepMinds nya textdiffusionsmodell
双子座扩散是由Google DeepMind开发的实验文本扩散模型，它代表了语言建模方面的重要一步。双子座扩散与传统模型（例如自回归语言模型）之间的区别在于文本的生成方式。尽管这些传统模型为单词构建文本单词，但双子座扩散使用了一种方法，其中它以随机的“噪声”开头，并逐渐[…] Gemini扩散：Google DeepMind的新文本扩散模型首次出现在AI新闻上。
AI benchmarking platform is helping top companies rig their model performances, study claims
lmarena是大型语言模型的流行基准，被指控对大型科技公司制造的AIS提供优惠待遇，并有可能使他们能够游戏结果。
Anthropic’s new hybrid AI model can work on tasks autonomously for hours at a time
Anthropic宣布了两种新的AI模型，该模型是使AI代理真正有用的重要一步。迄今为止，该公司最有力的模型Claude Opus 4接受过培训的AI代理商，提高了此类系统能够通过长时间解决艰巨任务并做出响应的栏目的标准……
Text-generating AI models have different writing styles
人们拥有独特的言语或写作风格并不罕见。事实证明，大型语言模型具有相似的特质。
В IBM предлагают бизнесу малые специализированные ИИ-модели
公司打算提供基于人工智能技术的系统来提供组件。
SPD: Sync-Point Drop for Efficient Tensor Parallelism of Large Language Models
随着Largelanguage模型（LLM）规模的快速扩展，使跨多个计算单元的有效分布推理变得越来越重要。但是，来自流行的分布式促进技术（例如张量并行主义）的沟通开销构成了实现可伸缩性和低潜伏期的重大挑战。因此，我们引入了一种新颖的技术，同步点降（SPD），以通过选择性地降低注意力输出的同步性来减少张量并行性中的通信开销。详细说明，我们首先提出了一个……
