From Jailbreaks to Injections: How Meta Is Strengthening AI Security with Llama Firewall
大型语言模型（LLM）（例如Meta的Llama系列）改变了当今人工智能（AI）的工作方式。这些模型不再是简单的聊天工具。他们可以使用电子邮件，网站和其他来源的输入来编写代码，管理任务并做出决策。这赋予了他们强大的力量，但也带来了新的安全问题。旧保护方法[…]从越狱到注射的帖子：元如何加强与Llama防火墙的AI安全性，首先出现在Unite.ai上。
AI Acts Differently When It Knows It’s Being Tested, Research Finds
与2015年的“ Dieselgate”丑闻进行了回应，新的研究表明，诸如GPT-4，Claude和Gemini之类的AI语言模型可能在测试中改变其行为，有时比现实世界中的使用“更安全”。如果LLM习惯性地在审查下调整其行为，那么安全审计最终可能会证明行为的行为有很大不同[…] AI后AI在知道正在测试时的行为不同，研究发现首先出现在Unite.ai上。
Enhanced diagnostics flow with LLM and Amazon Bedrock agent integration
在这篇文章中，我们探讨了Noodoe如何使用AI和Amazon Bedrock优化EV充电操作。通过集成LLM，Noodoe可以增强电台诊断，启用动态定价并提供多语言支持。这些创新降低了停机时间，最大化效率并提高了可持续性。继续阅读以发现AI如何转换电动汽车充电管理。
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。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Inside Google’s Agent2Agent (A2A) Protocol: Teaching AI Agents to Talk to Each Other
探索Google的A2A如何在框架中启用LLM驱动的代理之间的插件通信，Google的代理2agent（A2A）协议中的帖子：教AI代理商互相交谈首先出现在数据科学上。
Build GraphRAG applications using Amazon Bedrock Knowledge Bases
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基岩知识库中使用基于图的检索型生成（GraphRag）来构建智能应用程序。与传统矢量搜索（根据相似性分数检索文档）不同，知识图编码实体之间的关系，允许大型语言模型（LLMS）通过上下文感知的推理检索信息。
Mondays with the Machine: Thinking Out Loud About the Current "AI" Boom-Bubble
从粘土平板电脑到GPT LLM：在头脑和机器上进行冥想，同时知道“ AI”不是您的朋友，而是您与非常奇怪的库的接口。心理模型，道德恐慌，为什么要邀请...
Timeline for Artificial General Intelligence Has Moved Up
darren orf，自大语言模型（LLMS）的到来以来，现在似乎渗入了我们的每个角落和缝隙...
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。
‘Start. Your. Engine!’ -- Fort Knox Commissary will feature NASCAR DeCA Simulator Car June 5
肯塔基州诺克斯堡 - 委员购物者将于6月5日获得奖金，当时国防委员会将成为NASCAR HELLMAN/DECA模拟器CA ...
May Must-Reads: Math for Machine Learning Engineers, LLMs, Agent Protocols, and More
我们在过去的一个月中选择了我们阅读最多和显示的文章。帖子可能必须阅读：机器学习工程师，LLMS，代理协议等的数学首先出现在数据科学方面。
从大型语言模型（LLM）到推理代理，当今的AI工具带来了前所未有的计算需求。数万亿参数模型，运行在设备上的工作负载以及成群以完成任务的代理商都需要新的计算范式，才能变得真正无缝且无处不在。首先，硬件和硅设计方面的技术进步对于突破边界至关重要……
From the Community | Stand up for education, research and international students
劳伦·汤普金斯（Lauren Tompkins），AAUP和艾玛·福尔曼（Emma Follman）和雷明顿·格雷厄姆（Remington Graham）的副总裁，斯坦福大学的学生敦促他们的同龄人加入他们的捍卫教育，研究和国际学生。社区的帖子|支持教育，研究和国际学生首先出现在斯坦福大学。
SpeakStream: Streaming Text-to-Speech with Interleaved Data
With the increasing integration of speech front-ends and large language models (LLM),there is a need to explore architectures that integrate these modalities.While end-to-end models have been explored extensively, cascaded models that stream outputs from LLMs to TTS seem to be oddly under-explored,
GAIA: The LLM Agent Benchmark Everyone’s Talking About
从业人员需要了解的有关LLM代理商的基准盖亚之后：LLM代理商基准每个人都在谈论的LLM代理商首先出现在数据科学方面。
