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。
Meta Unveils S3: Smarter AI Search
它是什么重要的：Meta揭示S3：Smarter AI搜索，这是一个新框架，可以通过弱监督和抹布提高LLM准确性。
Meta Unveils S3: Smarter AI Search
它是什么重要的：Meta揭示S3：Smarter AI搜索，这是一个新框架，可以通过弱监督和抹布提高LLM准确性。
Tree of Thought Prompting: Teaching LLMs to Think Slowly
用增强推理的邮政思想树促使人们进行扫雷者：教LLMS慢慢地出现在数据科学方面。
Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
32 MCP Servers You Need To Check Out Now
探索顶级MCP服务器列表，该列表可以通过数据库，API，通信平台等工具无缝集成LLM的无缝集成，从而帮助您自动化工作流并增强AI应用程序。
Transforming LLM Performance: How AWS’s Automated Evaluation Framework Leads the Way
大语言模型（LLMS）正在迅速改变人工智能（AI）的领域，从客户服务聊天机器人到高级内容生成工具。随着这些模型的规模和复杂性的增长，确保其产出始终是准确，公平和相关的变得更具挑战性的。为了解决此问题，AWS的自动评估框架提供了[…]转换LLM绩效的帖子：AWS的自动化评估框架如何首先出现在Unite.ai上。
