Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts
引言最近的大型语言模型（LLMS）（例如OpenAI的O1/O3，DeepSeek的R1和Anthropic的Claude 3.7）表明，允许该模型在测试时间更深入地思考可以显着增强模型的推理能力。他们深思熟虑能力的核心方法称为“经营链”（COT），该模型迭代地产生了中间体[…]赋予LLMS的邮政通过擦除思想的深入思考，这首先出现在数据科学方面。
在媒体和娱乐行业中，了解和预测营销活动的有效性对于成功至关重要。营销活动是成功企业的推动力，在吸引新客户，保留现有客户并最终提高收入方面发挥了关键作用。但是，发起广告系列还不够。为了最大化其影响并帮助实现[…]
How to Deploy Your LLM to Hugging Face Spaces
使用免费的CPU实例展示您的LLM项目，并通过简化和拥抱面部空间来展示您的LLM项目。
Fine-Tuning vLLMs for Document Understanding
了解如何对特定任务进行微调视觉语言模型，以供文档理解进行微调VLLM，首先出现在数据科学上。
Research Suggests LLMs Willing to Assist in Malicious ‘Vibe Coding’
在过去的几年中，大型语言模型（LLMS）在进攻性网络安全方面的潜在滥用进行了审查，尤其是在生成软件漏洞方面。最近的“ Vibe编码”（随意使用语言模型快速为用户开发代码的趋势，而不是明确地教用户使用代码）已经恢复了一个概念[…]邮政研究表明，LLMS愿意协助对恶意“ Vibe编码”的概念首先出现在Unite.ai上。
Build and Query Knowledge Graphs with LLMs
从文档摄入到智能查询中 - 所有这些都使用开放的工具和指导设置的邮政构建和查询知识图首先出现在数据科学上。
Attaining LLM Certainty with AI Decision Circuits
不确定性在技术上并不是什么新鲜事物 - 所有现代系统都通过数学证明的控制结构克服了不确定的投入和输出。获得AI决策电路的LLM确定性首先出现在数据科学方面。
OpenRouter: A Unified Interface for LLMs
探索LLM API的市场，您可以轻松地访问并为无通常麻烦的顶级AI型号付费。
Oscars Embrace A.I. with Important Restrictions
这是什么重要的：奥斯卡颁奖典礼A.I.在确保人类创造力的同时，具有重要的限制，从而带来了电影制作的未来。
This data set helps researchers spot harmful stereotypes in LLMs
AI模型带有文化特定的偏见。一个名为Shades的新数据集旨在通过发现有害的刻板印象和其他类型的歧视来帮助开发人员解决问题，这些刻板印象和其他各种语言中的AI Chatbot响应中出现。 AI创业公司拥抱面孔的首席道德科学家玛格丽特·米切尔（Margaret Mitchell）领导了…
InterVision accelerates AI development using AWS LLM League and Amazon SageMaker AI
这篇文章展示了AWS LLM League的游戏启示能力如何加速合作伙伴的实用AI开发能力，同时展示了微调较小的语言模型如何为特定行业需求提供成本效益，专业的解决方案。
Hands-on Multi Agent LLM Restaurant Simulation, with Python and OpenAI
这是我使用大型语言模型代理模拟端到端餐厅流程的方式。
A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs
探索一个动手指南，将大型语言模型集成到现实世界中的应用程序中，而不仅仅是阅读有关它。帖子逐步使用LLMS供电您的应用程序为数据科学供电。
在这篇文章中，AWS和Cisco团队推出了一种解决企业级SQL生成挑战的新方法。团队能够降低NL2SQL流程的复杂性，同时提供更高的准确性和更好的整体性能。
An LLM-Based Approach to Review Summarization on the App Store
评分和评论是探索应用程序商店中应用程序的用户的宝贵资源，提供了有关其他人如何体验应用程序的见解。通过iOS 18.4中的评论摘要，用户可以快速获得其他用户对应用程序的看法的高级概述，同时仍然可以选择介绍个人评论以获取更多详细信息。此功能由一个新颖的基于LLM的新型系统提供动力，该系统会定期汇总用户评论。我们生成评论摘要的目标是确保它们具有包容性，平衡并准确地反映用户的声音。到…
Why LLM hallucinations are key to your agentic AI readiness
采用代理AI而不解决幻觉就像忽略烟雾探测器一样。了解幻觉如何揭示您的AI工作流程中隐藏的风险，以及为什么它们是构建值得信赖的企业就绪代理AI的重要信号。为什么LLM幻觉是您的代理AI准备就绪的关键的帖子，首先出现在DataRobot上。
