MUSCLE: A Model Update Strategy for Compatible LLM Evolution
大型语言模型 (LLM) 会定期更新以提高性能，通常是通过更改数据或架构来实现的。在更新过程中，开发人员通常优先考虑改进整体性能指标，而较少关注与早期模型版本的兼容性。从一个模型版本到下一个模型版本，实例级性能下降（实例回归）可能会干扰用户对特定语言模型功能的心理模型。用户每次更新都必须调整他们的心理模型，这可能会导致不满，尤其是当……
在本文中，我们将介绍如何使用 Amazon EC2 Inf2 实例在专用 AWS AI 芯片 AWS Inferentia2 上经济高效地部署多个行业领先的 LLM，帮助客户快速测试并开放 API 接口，以同时促进性能基准测试和下游应用程序调用。
Выставка трофейной военной техники с 13 по 22 сентября будет работать в Новосибирске
户外展览展示了西方军事装备的捕获实例：艾布拉姆斯坦克、M113装甲运兵车、Kirpi、Marder和Bradley步兵战车、獒犬装甲车等。
Implementing advanced prompt engineering with Amazon Bedrock
在本文中，我们提供了见解和实例，以帮助平衡和优化快速工程工作流程。我们重点介绍 Amazon Bedrock 中提供的模型的高级快速技术和最佳实践，Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单个 API 提供来自 Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型选择。借助这些快速技术，开发人员和研究人员可以充分利用 Amazon Bedrock 的全部功能，提供清晰简洁的沟通，同时降低潜在风险或不良输出。
Corona Mirai botnet spreads via AVTECH CCTV zero-day
Corona Mirai 僵尸网络的一个实例通过 AVTECH CCTV 零日漏洞和多个先前已知的漏洞传播。Akamai 的安全情报和响应团队 (SIRT) 检测到僵尸网络活动利用了 AVTECH CCTV 摄像机中多个先前已知的漏洞和一个新发现的零日漏洞，跟踪为 CVE-2024-7029（CVSS 分数：8.7）。该漏洞是一个命令注入问题 […]
Cinnamon particles help make edible gas marbles
这是将可食用颗粒加入气体弹珠的首次实例，在美食学中有一些有趣的应用。文章“肉桂颗粒有助于制作可食用气体弹珠”首先出现在 Advanced Science News 上。
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 4, August 2024
1) 一种用于动作识别的人体骨骼关键帧选择优化方法作者：陈浩，潘悦凯，王晨武页数：4659 - 46732) 城市轨道交通网络短期起讫点流量预测：基于多源大数据的深度学习方法作者：崔红萌，司冰峰……潘伟婷页数：4675 - 46963) 用于社区检测的多约束非负矩阵分解：正交正则稀疏约束非负矩阵分解作者：陈子刚，肖奇……李晓勇页数：4697 - 47124) 使用多层时间图神经网络预测社交媒体网络中的流行趋势作者：金瑞东，刘欣，村田刚页数：4713 - 47295) 受全变分和深度去噪先验启发的混合正则化用于图像恢复作者：Hu Liang, Jiahao Zhang...Jinbo Zhu页数
AWS AI chips deliver high performance and low cost for Llama 3.1 models on AWS
今天，我们很高兴地宣布 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 支持 Llama 3.1 模型的微调和推理。Llama 3.1 系列多语言大型语言模型 (LLM) 是一组预先训练和指令调整的生成模型，大小分别为 8B、70B 和 405B。在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Amazon SageMaker JumpStart 中基于 AWS Trainium 和 Inferentia 的实例上部署 Llama 3 模型。在这篇文章中，我们概述了如何开始在 AWS AI 芯片上微调和部署 Llama 3.1 系列模型，以实现其性价比优势。
Contrasting Multiple Representations with the Multi-Marginal Matching Gap
学习可通过多个（k≥3k\geq 3k≥3）视图或模态看到的复杂对象的有意义的表示是机器学习的核心任务。现有方法使用最初用于成对视图的损失，并将其扩展到 kkk 个视图，方法是实例化 12k(k−1)\tfrac12k(k-1)21k(k−1) 损失对，或通过使用减少的嵌入，遵循一对平均\textit{一对平均}一对平均策略。我们提出了多边际匹配间隙 (M3G)，这是一种借用多边际最优传输 (MM-OT) 理论工具的损失……
How to regularize your regression
制药应用中的一系列回归实例。我们能否从类似的特定领域数据中学习如何设置正则化参数 \（\lambda\）？概述。实际因变量 \（y\）和特征向量 \（X\）之间最简单的关系可能是线性模型 \（y = \beta X\）。给定一些由特征和因变量对 \（（X_1，y_1），（X_2，y_2），\dots，（X_m，y_m）\）组成的训练示例或数据点，我们希望学习 \（\beta\），在给定未见过的示例的特征 \（X’\）的情况下，哪个会给出最佳预测 \（y’\）。将线性模型 \（\beta\）拟合到数据点的过程称为线性回归。这种简单而有效的模型在生物、行为和社会科学、环境研究和金融预测等领域有着广
Muhstik: армия зомби-серверов готова к новой DDoS-атаке
更新您的 Apache RocketMQ 实例以避免泄露。
Vulnerability in Cisco Webex cloud service exposed government authorities, companies
该漏洞允许一名德国记者通过其自托管的 Cisco Webex 实例发现德国联邦国防军 (Fundeswehr) 和德国社会民主党 (SPD) 举行的视频会议链接，同样影响了 Webex 云服务。 Cisco Webex Meetings 云漏洞 根据 Netzbegrünung（一个为德国联邦 90 联盟/绿党组织）组织数字基础设施的协会称，该漏洞影响了所有“拥有 organisationsname.webex.com 等域名的组织”……更多 →Cisco Webex 云服务中的漏洞暴露了政府当局和公司首先出现在 Help Net Security 上。
На российской военной базе в Таджикистане состоялись комплексные занятия по требованиям безопасности
单位全体人员参加了培训，通过实例展示，不仅使他们详细了解了了解和遵守安全规则的重要性和必要性，而且巩固了其应用程序。
Keeping Everyone in the Learning Loop with Matt Given
在本期《教育趋势》中，我们将探讨如何在学习过程中保持学生、教师和家长的联系。我们的嘉宾是专注于早期儿童教育的教育科技平台 Seesaw 的首席执行官 Matt Given。我们在对话中参考了 Seesaw 的这份白皮书。Given 解释了 Seesaw 如何通过照片、视频和录音捕捉现实世界学习中触觉、快乐的时刻。这种多媒体捕捉方式让教师能够在每个孩子的学习网络中分享学生进步的真实例子——不仅仅是考试成绩，还有他们大声朗读的视频，从年初到年末显示出明显的进步。Given 指出，这对家长来说尤其有用，即使是海外家长，也可以看到孩子成长的切实证据。在整个讨论过程中，我们探讨了 Seesaw 白皮书中
GAO 发现自 2019 年 8 月启动 Edith Nourse Rogers STEM 奖学金以来，已有超过 7,000 名退伍军人使用该奖学金。该奖学金为攻读科学、技术、工程和数学 (STEM) 学位的符合条件的退伍军人提供经济援助。绝大多数退伍军人 (99%) 使用该奖学金攻读 STEM 本科学位，大约 2,000 名退伍军人在使用该奖学金的同时毕业。GAO 发现退伍军人事务部拥有员工培训和指导等工具来帮助确保一致罗杰斯 STEM 奖学金申请处理以及为其员工和学校提供的更多信息将支持这些努力。一些 STEM 专业很容易识别（例如工程或数学）。在少数退伍军人的专业不易被识别为 STEM
Artificial Intelligence: Agencies Have Begun Implementation but Need to Complete Key Requirements
GAO 发现的内容 23 个机构中有 20 个报告了约 1,200 个当前和计划中的人工智能 (AI) 使用案例——人工智能可能解决的具体挑战或机遇。三个机构报告称没有使用人工智能。该机构报告的用途包括分析摄像机和雷达的数据以识别边境活动、分析无人机的照片以及为行星漫游者定位科学样本。美国国家航空航天局 (NASA) 和商务部 (Commerce) 报告的人工智能用例数量最多（见图）。该机构报告的 2022 财年人工智能用例大多数报告的人工智能用例都处于规划阶段尚未投入生产（即当前使用）（见图）。在大约 200 个实例中，各机构报告称他们目前正在使用 AI。截至 2022 财年，机构报告的人工
4 Key Risks of Implementing AI: Real-Life Examples & Solutions
随着人工智能 (AI) 的融入不断扩大，其风险的复杂性和范围也在不断扩大。企业越来越意识到这些挑战，但解决方案的路线图往往仍然笼罩在模糊之中。如果“如何应对这些风险？”这个问题引起了您的共鸣，那么本文将成为迷雾中的灯塔。我们深入研究人工智能最紧迫问题的核心，并以现实生活中的实例为支撑，并制定清晰、可操作的策略来安全地穿越这个错综复杂的领域。继续阅读以解锁宝贵的见解，这些见解可以让您的企业充分利用人工智能的潜力，同时巧妙地避开潜在的陷阱。文章实施人工智能的 4 个关键风险：现实生活中的例子和解决方案，由 DLabs.AI 提供。
