How Good Are AI Agents at Real Research? Inside the Deep Research Bench Report
随着大型语言模型（LLM）的发展，他们作为强大的研究助理的承诺也很快发展。他们越来越多地回答简单的事实问题 - 他们正在解决“深入研究”任务，这些任务涉及多步推理，评估矛盾的信息，从网络上采购数据并将其合成为连贯的输出。现在，这种新兴能力正在销售[…]帖子在实际研究中的AI代理有多好？在深度研究长凳报告中，首先出现在unite.ai上。
Scientists boost solar panel efficiency with a microscopic protective coating
由纽约大学·塔顿（Nyu Tandon）领导的一组研究人员找到了一种简单而有力的方法，可以使三尿酸钙（CDTE）太阳能电池板更加高效和可靠。他们的创新？在制造过程的关键步骤中屏蔽面板的超薄保护涂层，其功率输出增加了13％。 CDTE太阳能电池正在起作用[…]邮政科学家提高太阳能电池板效率，并具有微观保护涂层，首先是在Knowridge Science报告中。
California Grid Operator Increasingly Curtailing Solar And Wind-Powered Electricity Generation
加利福尼亚电网运营商越来越多地限制了该州大多数州的电网操作员加利福尼亚独立系统运营商（CAISO），越来越多地削减了太阳能和焊接电力的发电，因为它平衡了供应和需求在快速的可再生能力增长中，EIA Reportss.grid运营商必须保持电力供应和需求，以维持电力系统，以维持电力系统，以维持供需系统。风能和太阳能发电机的产量通过价格信号降低，或者很少通过下令减少以下时期的降低输出，当电力线没有足够的能力提供可用的能源供应能力时，当一代人超过客户电力需求2024时，Caiso削减了340万兆瓦的量化（MHWH）的量和SOL级别的sol intival-scale Winder inter-soli
platosaurus trossingensis在Filek，Kranner，Pabst etGöhlich，2025.doi：doi.org/10.1098/rsos.250325 2015 Abstractin，摘要，三叠纪晚期的恐龙库龙龙龙rossingsis的一部分，在弗里克（Frick）的自然景点，以及弗里克（Frick）的史无出品，并遍布瑞典的范围，瑞典河畔瑞典（Switne），瑞典（Switne），瑞典（Switne），瑞典河畔瑞典（Switner in Muse Muse）， 2021年。该标本包括一系列几乎完整的尾椎骨，保存完好，明显的鞭子样远端。保存的尾巴结构为尾部功
New Research Papers Question ‘Token’ Pricing for AI Chats
新研究表明，代币的AI服务法案的方式隐藏了用户的实际成本。提供者可以通过掩盖令牌计数或在隐藏的步骤中滑动来悄悄地夸大费用。一些系统运行的额外流程不会影响输出，但仍会显示在账单上。已经提出了审计工具，但是没有[…]新的研究论文质疑AI聊天的“令牌”定价，首先出现在Unite.ai上。
Please Don’t Use AI as Your Expert Witness
我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类所做的证据或原因，因此您不应将AI响应作为一个合理的结论来加强您的论点。Large语言模型根据语言模式的频率和意见的普遍性来计算响应，而意见的普遍性 - 尤其是关于有意义的话题，与实际真理无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性的喂养可以创建一种回声室，在该室中，输出感觉具有权威性，但只是所提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，例如综合了有关数字素养的讨论趋势或
More On Truncation Without Reswitching
图1：参数间距的分区扩展了这一点。机器的物理生活在每个行业两年。玉米充当循环资本以及消费量。由于技术变化，生产系数各不相同。这里没有考虑劳动系数或输出矩阵的差异，以保留在Alpha和Gamma之间的切换点的玉米行业中的劳动力替代，并在Beta和Delta之间的切换点进行劳动替代，我考虑到了循环的循环生产量的循环元素的循环。操作单位级别。我考虑了一对系数的驱动，这些系数指定了每台机器所需的玉米所需的玉米的输入，该机器在其生命的第二年运行。我认为，我考虑在A1,1和A1,3中扰动，这是每种机器所需的该机器所需的系数，该机器的最高范围是第一个生命的寿命。划分参数空间的一部分。在绘制此数字时，A1,2
NERC’s latest reliability assessment is unreliable
如果NERC假设主要的太阳能和风输出来满足峰值需求，则它们的发现非常不可靠。使用风和太阳能与平均条件的结合使这种所谓的可靠性评估充其量极具误导性。
How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way
永远不要错过我们每周的新闻新闻，这是我们每周的新闻通讯，其中包括一流的编辑选择，深度潜水，社区新闻等。立即订阅！如果您看到的输出不符合期望，那么将大型语言模型和强大的算法集成到工作流程中所需的所有艰苦工作都可能浪费。 […]如何评估LLM和算法的帖子 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
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……
Build a domain‐aware data preprocessing pipeline: A multi‐agent collaboration approach
在这篇文章中，我们介绍了使用亚马逊基德岩处理非结构化保险数据的多代理协作管道，其中包含用于分类，转换和元数据提取的专业代理。我们演示了这种域感知方法如何将索赔文档，视频和音频文件（例如元数据的输出）等多样化的数据格式转换为实现欺诈检测，客户360度视图和高级分析的输出。
Grounding AI: Towards Intelligent, Stable Language Models
在人工智能中的人工智能中介绍人工智能，大型语言模型（LLM）已成为产生类似人类文本的强大工具。但是，这些输出并不总是准确或上下文适当的。这就是AI的基础 - 建立模型以改善事实和相关性。未接地的模型听起来很连贯[…]
Tattoos May Be Linked To Cancer - Here's Why...
Tattoos May Be Linked To Cancer - Here's Why...Authored by Zena le Roux via The Epoch Times (emphasis ours),“I got tattooed during a time in my life when I wasn’t fully informed about what was going into my body or what I was allowing onto my skin. Back then, it was about art, self-expression, and c
当前的大型语言模型（LLMS）主要是用英语设计为主要语言的，即使是多语言的少数语言也倾向于表现出强烈的以英语为中心的偏见。就像在学习第二语言时可能会产生尴尬表情的演讲者一样，LLM通常会以非英语语言产生不自然的输出，反映了词汇和语法中以英语为中心的模式。尽管这个问题很重要，但多语言LLM输出的自然性受到了有限的关注。在本文中，我们通过引入新颖的自动……
The AI Feedback Loop: When Machines Amplify Their Own Mistakes by Trusting Each Other’s Lies
随着企业越来越依赖人工智能（AI）来改善运营和客户体验，因此人们越来越关注。尽管AI已被证明是一种强大的工具，但它也带来了隐藏的风险：AI反馈循环。当对包括其他AI的输出的数据培训AI系统时，就会发生这种情况：AI反馈循环：当机器通过信任彼此的谎言来放大自己的错误时，首先出现在Unite.ai上。
Power Users’ Favorite ChatGPT Prompt
它很重要：发现Power用户喜欢的CHATGPT提示，可以提高输出质量，创造力和AI性能。
Power Users’ Favorite ChatGPT Prompt
它很重要：发现Power用户喜欢的CHATGPT提示，可以提高输出质量，创造力和AI性能。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 5, May 2025
1）具有递延输出限制的多种系统的规定时间模糊最佳控制控制：输出蒙版Methodauthor（S）：Xiaona Song，Peng Sun，Shuai Song，Choon Ki ahnpages：1402-14142），具有一般性集成fuzzy Mpc的complecter auzzy Industrial Industrial（S） Xinyu Ying, Dehao Wu, Chunhua Yang, Weihua GuiPages: 1415 - 14283) Adjacency-Aware Fuzzy Label Learning for Skin Disease Diagnosis
