No Code, No Problem: How to Use Open Interpreter
想象一下，只需输入自然语言命令，即可控制您的计算机、运行代码和获取数据。Open Interpreter 使这一切成为可能！
A New Era of Educational Leadership: The AI Advantage
几周前，我的朋友 Monica Burns 联系我，请我分享一些关于我最喜欢的人工智能 (AI) 工具的见解，用于她正在撰写的博客文章。由于她正在收集众多教育工作者的观点，因此我想避免使用 ChatGPT 和 Gemini 等知名工具。因此，我很容易就做出了决定，因为我能够专注于我经常使用的工具，这不仅对我的指导有帮助，而且对实践中的学校领导者来说也是无价之宝。原因如下。要做出数据增强型决策，获得可靠且相关的研究至关重要，这是我在《数字领导力》中广泛强调的一点。Consensus AI 提供了一个强大的解决方案，使领导者能够快速高效地访问同行评审的研究，以支持和验证变革计划。什么是 Conse
10 Best AI Tools to Protect Your Brand and Streamline Influencer Marketing (December 2024)
社交媒体将始终塑造品牌认知和消费者行为，这就是为什么公司使用人工智能工具和平台来保护他们的声誉并最大化他们的影响力合作伙伴关系的原因。这些创新平台将先进的人工智能和自然语言处理 (NLP) 与实用功能相结合，帮助品牌在数字营销中取得成功，提供从实时安全监控到营销的一切[…] 文章 10 个最佳人工智能工具来保护您的品牌并简化影响力营销（2024 年 12 月）首先出现在 Unite.AI 上。
Elevate customer experience by using the Amazon Q Business custom plugin for New Relic AI
适用于 Amazon Q Business 的 New Relic AI 自定义插件创建了一个统一的解决方案，该解决方案结合了 New Relic AI 的可观察性洞察和建议以及 Amazon Q Business 的检索增强生成 (RAG) 功能，以及易于使用的自然语言界面。本文探讨了用例、此自定义插件的工作原理、如何启用它以及它如何帮助提升客户的数字体验。
Towards Time-Series Reasoning with LLMs
多模态大型语言模型 (MLLM) 已在视觉等领域的理解和推理方面取得了许多进展，但我们尚未看到时间序列取得如此广泛的成功。尽管之前对时间序列 MLLM 的研究在时间序列预测中表现出色，但很少有研究展示 LLM 如何用于自然语言的时间序列推理。我们提出了一种新颖的多模态时间序列 LLM 方法，该方法可以学习跨各个领域的可推广信息，并具有强大的零样本性能。首先，我们在… 之上训练一个轻量级时间序列编码器
霍尼韦尔和 Google Cloud 合作开展“独特合作”，将人工智能 (AI) 代理与资产、人员和流程联系起来，以加速工业部门更安全、更自主的运营。此次合作将结合 Vertex AI 上的 Gemini（Google Cloud 的 AI 平台）的多模态和自然语言功能以及庞大的 […]
10 Best AI Phone Platforms & Agents for Call Centers (December 2024)
AI 语音代理是当今自动电话通信不可或缺的一部分，使企业能够通过复杂的语音识别和自然语言处理系统处理数千个并发呼叫。这些平台结合了语音合成、实时转录和上下文理解，可处理从预约安排到复杂的客户支持互动等任务。语音代理技术 […] 文章 10 个最佳 AI 电话平台和呼叫中心代理（2024 年 12 月）首先出现在 Unite.AI 上。
Search enterprise data assets using LLMs backed by knowledge graphs
在本文中，我们将介绍一种生成式 AI 驱动的语义搜索解决方案，使业务用户能够快速准确地在各种企业数据源中找到相关数据资产。在此解决方案中，我们集成了托管在 Amazon Bedrock 上的大型语言模型 (LLM)，这些模型由基于 Amazon Neptune 构建的知识图谱派生的知识库提供支持，以创建强大的搜索范例，使基于自然语言的问题能够集成对存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的文档、托管在 AWS Glue 数据目录中的数据湖表以及 Amazon DataZone 中的企业资产的搜索。
Create a generative AI assistant with Slack and Amazon Bedrock
客户体验、协作工具和相关数据的无缝集成是实现基于知识的生产力提升的基础。在这篇文章中，我们将向您展示如何将流行的 Slack 消息服务与 AWS 生成式 AI 服务集成，以构建一个自然语言助手，业务用户可以在其中询问非结构化数据集的问题。
Create a virtual stock technical analyst using Amazon Bedrock Agents
在本文中，我们创建了一个虚拟分析师，可以使用 Amazon Bedrock Agents 回答符合某些技术指标标准的股票的自然语言查询。
Beyond Large Language Models: How Large Behavior Models Are Shaping the Future of AI
人工智能 (AI) 已经取得了长足的进步，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面表现出色。这些模型改变了我们对人工智能理解和生成人类语言能力的看法。虽然它们在识别模式和合成书面知识方面非常出色，但它们很难模仿人类的语言方式 […] 文章超越大型语言模型：大型行为模型如何塑造人工智能的未来首先出现在 Unite.AI 上。
What is AI as a Service (AIaaS)? A Complete Guide to Cloud-Based AI Solutions
人工智能即服务 (AIaaS) 详解：云端人工智能终极指南人工智能即服务 (AIaaS) 是一种云端服务模式，让企业和个人无需在硬件、软件或专业知识方面进行大量的前期投资，即可访问先进的人工智能工具和功能。以下是人工智能即服务 (AIaaS) 的详细概述，包括其组成部分、优势、挑战、关键参与者、行业应用和未来趋势，涵盖所有方面，为读者提供完整的指南。人工智能即服务人工智能即服务 (AIaaS) 简介人工智能 (AI) 已迅速从一项专属于科技巨头的尖端技术转变为各种规模企业可用的主流工具。这种演变很大程度上归功于人工智能即服务 (AIaaS)，这种模式使公司无需开发内部专业知识或基础设施即可访问
Why Your AI Company Isn’t Getting Noticed (and What You Can Do About It)
截至 2024 年，全球约有 70,000 家 AI 公司，为全球 AI 市场贡献了近 2000 亿美元的价值。随着机器学习、自然语言处理和自动化的日新月异，其中许多公司都被视为“前沿”，但却难以脱颖而出。争夺媒体关注的竞争非常激烈，即使是最 […]The post 为什么您的 AI 公司没有受到关注（以及您可以做些什么）首先出现在 Unite.AI 上。
Streamline RAG applications with intelligent metadata filtering using Amazon Bedrock
在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
Towards Low-Bit Communication for Tensor Parallel LLM Inference
这篇论文被 NeurIPS 2024 的高效自然语言和语音处理 (ENLSP) 研讨会接受。张量并行提供了一种提高服务器大型语言模型 (LLM) 推理效率的有效方法，尽管增加了额外的通信成本。然而，随着服务器 LLM 规模不断扩大，它们将需要分布在更多设备上，从而增加了通信成本。解决这个问题的一种方法是量化，但目前的 LLM 方法往往避免量化张量并行需要传达的特征。利用……
DXC transforms data exploration for their oil and gas customers with LLM-powered tools
在本博文中，我们向您展示了 DXC 和 AWS 如何合作使用大型语言模型 (LLM) 构建 AI 助手，使用户能够访问和分析来自各种数据源的不同数据类型。AI 助手由智能代理提供支持，该代理将用户问题路由到针对不同数据类型（例如文本、表格和特定于域的格式）优化的专用工具。它利用 LLM 理解自然语言、编写代码和推理对话上下文的能力。
-人工智能、机器学习和传感器融合方面的进步推动了机器人技术在工厂、家庭、教室、医疗保健和军事应用中的功能 -高速连接、边缘计算、网络冗余和故障安全程序方面的持续创新对于优化机器人技术机会至关重要 -自然语言处理和情感 AI 功能的出现有望推动更直观、响应更快、适应性更强的人机交互
Duo-LLM: A Framework for Studying Adaptive Computation in Large Language Models
这篇论文被 NeurIPS 2024 的高效自然语言和语音处理 (ENLSP) 研讨会接受。大型语言模型 (LLM) 通常使用固定的计算预算逐个生成输出，导致资源利用率低下。为了解决这一缺点，混合专家 (MoE) 模型、推测解码和早期退出策略方面的最新进展利用了计算需求可能根据输入的复杂性和性质而有很大差异的洞察力。然而，确定动态执行的最佳路由模式仍然是一个开放的问题……
