How to build AI scaling laws for efficient LLM training and budget maximization
MIT-IBM Watson AI实验室研究人员开发了一份通用指南，用于估计基于同一家庭中较小模型的大型语言模型的性能。
How msg enhanced HR workforce transformation with Amazon Bedrock and msg.ProfileMap
在这篇文章中，我们分享了MSG自动化数据如何用于MSG.ProfileMap，使用Amazon Bedrock为其大型语言模型（LLM）驱动的数据丰富工作流提供动力，从而在HR概念匹配，减少手动工作和改进的EUU AI AI Act and GDPR下的人力资源概念匹配，减少手动工作和改进的一致性。
New NBER Paper（Aaron Chatterji，Thomas Cunningham，David J. Deming，Zoe Hitzig，Christopher Ong，Carl Yan Shan和Kevin Wadman）尽管迅速采用了LLM Chatbots，但对如何使用的方式知之甚少。我们记录了Chatgpt的消费产品的增长，从2022年11月至2025年7月开始，当时它已被[…]
Are Moviegoers Tired Of Comic Book Adaptations?
电影观众是否厌倦了漫画改编？如果有一种确定的方式在票房上赚了十亿美元，那就在2010年代制作一部大型超级英雄电影。 Between 2010 and 2019, twelve movies based on comic book adaptations reached the billion-dollar threshold at the global box office, with “Avengers: Infinity War”, released in 2018, and “Avengers: Endgame” from 2019 even surpassing $2 billion
Skello是领先的人力资源（HR）软件，作为服务（SAAS）的解决方案，重点是员工调度和劳动力管理。 Skello迎合了酒店，零售，医疗保健，建筑和行业等各个领域的餐饮，提供了包括计划创建，时间跟踪和工资编制的功能。我们深入研究了实施大型语言模型（LLM）进行数据查询的挑战，尤其是在法国公司根据《通用数据保护法规》（GDPR）运营的情况下。
How to Analyze and Optimize Your LLMs in 3 Steps
学会通过我的3个步骤过程来增强您的LLM，在LLMS帖子上进行检查，改进和迭代如何分析和优化您的LLM，以3个步骤首先出现在数据科学方面。
Prompting For Personalization: How To Tailor Learning Content Using AI In Real Time
使用LLMS根据角色，地区或学习者类型来量身定制培训内容，而无需重建模块。 SMART提示可以启用可扩展的实时个性化，从而提高相关性和学习者的成果。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Apertus: a fully open, transparent, multilingual language model
由Melissa Anchisi和Florian Meyer于7月，EPFL，Eth Zurich和瑞士国家超级计算中心（CSC）宣布了他们建立大型语言模型（LLM）的联合计划。现在，该模型可以使用，并为开发人员和组织提供诸如聊天机器人，翻译系统或教育工具等应用程序的基础。 […]
Apertus: a fully open, transparent, multilingual language model
由Melissa Anchisi和Florian Meyer于7月，EPFL，Eth Zurich和瑞士国家超级计算中心（CSC）宣布了他们建立大型语言模型（LLM）的联合计划。现在，该模型可以使用，并为开发人员和组织提供诸如聊天机器人，翻译系统或教育工具等应用程序的基础。 […]
Eight Years Of Consumer AI Deployment In One Giant Timeline
在一个巨大的时间表中，在这张巨大的时间表中进行了八年的消费者AI部署，这是一个由视觉资本家制造的，是通过视觉资本家制作的，是LLM生态系统如何在规模，复杂性和野心上爆炸的故事。每个ARC代表模型释放，每个彩色路径都可以追踪一个不同的实体，从OpenAI到META，人类，Baidu等。当将LLM Evolution的八年折叠成一个视图时，所揭示的不仅仅是发行的节奏，这是竞争，好奇心和资本和资本和自我构成的周期融合到一个自我固定的周期中。每个发射似乎都以更高的速度为下一个发射加油，以前所未有的速度和规模将突破性推向部署。这是该领域已经走了多远的生动证明，以及现在的赌注有多高。LLMInnovati
Rear Admiral Walter H. Allman III
后将沃尔特·奥尔曼（Walter Allman）是加利福尼亚州圣地亚哥的本地人。他毕业于美国海军
LangGraph 201: Adding Human Oversight to Your Deep Research Agent
在工作流程中间失去对AI代理的控制是一个常见的疼痛点。如果您已经构建了自己的代理应用程序，那么您很可能已经看到了这种情况。虽然当今LLMS的功能令人难以置信，但在复杂的工作流程中，它们仍然还没有完全自动运行。对于任何实用[…] langgraph 201：对您的深入研究代理人的添加人类监督首先出现在数据科学方面。
Vanderbilt University arts administrator named director of Palmer Museum of Art
自2022年以来，田纳西州纳什维尔范德比尔特大学艺术博物馆主任Amanda H. Hellman被任命为宾夕法尼亚州帕尔默艺术博物馆主任，自2026年1月2日起。
Preventing Context Overload: Controlled Neo4j MCP Cypher Responses for LLMs
超时，截断和结果消毒如何使Cypher输出LLM-Ready The Post the Post to post to tocting offect Overload：LLMS的受控NEO4J MCP Cypher响应首先出现在数据科学方面。
Extracting Structured Data with LangExtract: A Deep Dive into LLM-Orchestrated Workflows
构建用于结构化智能的模块化工作流程的指南，以langextract提取结构化数据：深入研究LLM式工作流程，首先是朝向数据科学。
AI could one day replace tutors, but its reliability still lags
人工智能已成为许多人日常生活中不可或缺的一部分。大型语言模型（LLM），例如Chatgpt，Gemini或Copilot为他们编写信件和学期论文，提供有关假期短途旅行的提示，或者在每个可能的主题上回答问题。
Weekly Review 5 September 2025
我在上周发布的一些有趣的链接（我还将这些链接发布在Mastodon，Threads，NewsMast和Bluesky上）：在作业中猖ramp的使用AI导致一个课程讲师要求每个学生进行现场演讲： https://www.stuff.co.nz/nz-news/360802436/oone-slip-and-youre-guilty-universitys-unusual-ai-ai-crackwath-rattles-studentsai现在已用于游戏学术绩效计量： https://www.rnz.co.nz/news/news/thedetail/571397/fake-citations-c
