在Byedance上，我们与Amazon Web Services（AWS）合作部署了多模式大语言模型（LLMS），以在世界各地的多个AWS地区使用AWS推理AWS来理解视频理解。通过使用复杂的ML算法，该平台每天有效地扫描数十亿个视频。在这篇文章中，我们讨论了多模式LLM的使用用于视频理解，解决方案体系结构以及性能优化的技术。
Preventing Aviation Disasters: How LLMs Could Have Averted the Tenerife Tragedy
Tenerife灾难：1977年3月27日的灾难性误解，世界目睹了历史上最致命的航空事故，这是防止航空灾害的：LLMS如何避免Tenerife悲剧是在AviationFiate Fiation Fiation Fiation to Aviation-Gateway到Aviation to Aviation to Aviation to Aviation World的首次出现。
MIA-Bench: Towards Better Instruction Following Evaluation of Multimodal LLMs
我们介绍了MIA Bench，这是一种新的基准测试，旨在评估多模式大型语言模型（MLLM），以严格遵守复杂的说明。我们的基准包括一组400个图像推出对，每个基准都旨在挑战模型对分层指令的遵守，以产生满足特定要求的模式的准确响应。各种各样的最先进的MLLM的评估结果显示出绩效的显着差异，突出了改善教学保真度的领域。此外，我们创建了额外的培训数据和…
5 Best Large Language Models (LLMs) in February 2025
大型语言模型（LLMS）是经过高级的AI系统，接受了大量文本（有时甚至是其他数据）的培训，以理解和生成类似人类的语言。他们使用具有数十亿个参数的深度神经网络体系结构（通常是变形金刚），以连贯的上下文感知方式预测和撰写文本。今天的LLM可以进行对话，编写代码，分析[…] 2025年2月的5个最佳大型语言模型（LLMS）首先出现在Unite.ai上。
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
这篇文章通过使用Amazon Bedrock知识库实施经过验证的语义缓存来介绍一个解决方案，以减少大语言模型（LLMS）的幻觉，该方法在生成新的答案之前检查了用户问题是否匹配策划和验证的答案。该解决方案将LLM的灵活性与可靠，验证的答案相结合，以提高响应准确性，降低潜伏期和降低成本，同时防止医疗保健，财务和法律服务等关键领域的潜在错误信息。
Hosting Khoj for Free: Your Personal Autonomous AI App
将您的本地LLMS变成一个个人自主的AI应用程序，可以轻松地从网络或文档中检索答案。
Math, Machine Learning & Coding Needed For LLMs
本文的目的是指导您完成与LLMS合作所需的基本数学基础，机器学习技术和编码实践。
Like human brains, large language models reason about diverse data in a general way
一项新的研究表明，LLMS根据其主要语言中数据的基本含义和原因表示不同的数据类型。
This Engineer Put an AI Language Model on a USB Stick and It Actually Works
覆盆子PI驱动的USB棒可运行轻巧的AI型号，使LLMS可移植和插件。
Tutorial: Semantic Clustering of User Messages with LLM Prompts
作为开发人员倡导者，跟上用户论坛消息并了解用户在说什么的全局是一项挑战。有很多有价值的内容 - 但是您如何快速发现关键对话？在本教程中，我将向您展示一个AI hack，仅通过提示LLMS来执行语义聚类！ […]帖子教程：使用LLM提示的用户消息的语义聚类首先出现在数据科学上。
Keeping LLMs Relevant: Comparing RAG and CAG for AI Efficiency and Accuracy
假设AI助手未能回答有关时事或在关键情况下提供过时的信息的问题。这种情况虽然越来越罕见，但反映了保持大型语言模型（LLM）更新的重要性。这些AI系统，从客户服务聊天机器人到高级研究工具的所有功能都与数据[…]保持LLMS相关的数据一样有效：比较rag和cag以在unite.ai上首先出现AI效率和准确性。
New study takes novel approach to mitigating bias in LLMs
“模型修剪”可用于查明和去除始终导致偏见反应的神经元。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：使用 AI 提高编程效率：https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-i-program-with-llms/ 大多数公众并不了解同行评审与预印本的概念。作为研究人员，我们真的应该尽量避免使用预印本作为我们向公众所说的话的基础：https://www.science.org/content/article/preprints-often-make-news-many-people-don-t-know-what-
Weekly Review 20 December 2024
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：如果人们一直说他们已经实现了通用人工智能，那么最终这可能是真的：https://futurism.com/openai-employee-claims-agi 看起来 OpenAI 还没有学会使用受版权保护的数据来训练其人工智能：https://www.extremetech.com/gaming/openai-appears-to-have-trained-sora-on-game-content 微软希望在澳大利亚和新西兰培训一百万人掌握人工
Classify Jira Tickets with GenAI On Amazon Bedrock
使用快速工程和大型语言模型 (LLMS) 替代传统的 NLP 方法，用于 Jira 票证文本分类。代码示例演练照片由 Annie Spratt 在 Unsplash 上拍摄还记得分类文本意味着踏上机器学习之旅的日子吗？如果您在 ML 领域待的时间足够长，您可能已经目睹了至少一个团队在构建“完美”文本分类系统的兔子洞中消失。故事通常是这样的：第 1 个月：“我们只需快速训练一个 NLP 模型！”第 2 个月：“我们需要更多的训练数据……”第 3 个月：“这已经足够好了”多年来，文本分类已经落入了经典 ML 的范畴。在我职业生涯的早期，我记得训练了一个支持向量机 (SVM) 来进行电子邮件分类。大
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：目前，用人工智能取代管理人员比用一线快餐工人更有效：https://futurism.com/the-byte/wendys-ai-drive-thru-orders 使用大型语言模型人工智能分析数据时应避免的三个错误：https://www.datanami.com/2024/06/25/top-three-pitfalls-to-avoid-when-processing-data-with-llms/ 加州似乎在人工智能监管方面发挥着主导作
