Clarifai 11.3: Introducing AI Playground — LLM Battleground to Test Powerful AI Models
发现新的AI游乐场，这是一种使用强大的AI模型进行探索，测试和构建的方法。了解改进的标签工具，平台更新和Python SDK增强功能。
OpenAi刚刚筹集了惊人的40B美元来建造AGI，而且它可能与您想象的那样遥不可及。在这一集中，Paul和Mike打破了有关AGI的新预测，为什么Google为Agi的影响做好准备，以及亚马逊如何悄悄踏入AI Agent Artim Arms Race。另外：Openai的“开放”是克劳德（Claude）发起了全面的AI教育推动力，辩论AI是否可以通过Turing测试，跑道筹集了3亿美元以重写好莱坞规范。
Do LLMs Estimate Uncertainty Well in Instruction-Following?
大型语言模型（LLMS）可能是各个域中有价值的个人AI代理，只要它们可以准确地遵循用户说明即可。但是，最近的研究表明，LLMS的指导遵循功能有显着局限性，这引起了人们对其在高风险应用中的可靠性的担忧。准确地估计LLM在遵守指令中的不确定性对于减轻部署风险至关重要。据我们所知，我们介绍了在遵循教学的背景下对LLM的不确定性估计能力的第一个系统评估。我们的研究确定了……
Bespoke LLMs for Every Business? DeepSeek Shows Us the Way
曾经，技术克拉里昂的电话是“每个人的手机” - 实际上，移动通信已经彻底改变了业务（和世界）。今天，相当于该呼吁的等同于使每个人都可以访问AI应用程序。但是，AI的真正力量在于利用它来满足企业和组织的特定需求。这条路为每家业务的定制后LLM命名吗？ DeepSeek向我们展示了首先出现在Unite.ai上的方式。
SeedLM: Compressing LLM Weights into Seeds of Pseudo-Random Generators
大型语言模型（LLM）已改变了自然语言处理，但是由于其运行时的成本很高，因此在广泛部署方面面临着巨大的挑战。在本文中，我们介绍了一种新型的培训后压缩方法，该方法使用伪随机生成器的种子来编码和压缩模型权重。具体而言，对于每个权重，请在推断过程中为被馈入线性反馈移位寄存器（LFSR）的种子，以有效地生成随机矩阵。然后将该矩阵与压缩系数线性结合，以重建重量块……
在这项工作中，我们提出了LLMS中相互加强数据合成（MRDS），以改善几片对话摘要任务。与需要外部知识的先前方法不同，我们相互加强LLM的对话综合和摘要功能，从而使他们在培训期间可以相互补充并增强整体性能。对话综合能力通过定向偏好优化和摘要能力的偏好评分来增强。通过产生的其他高质量对话 - 苏姆及配对数据来增强汇总功能…
Researchers teach LLMs to solve complex planning challenges
这个新框架利用了模型的推理能力来创建一个“智能助手”，从而找到了多步问题的最佳解决方案。
How Well Can LLMs Actually Reason Through Messy Problems?
生成AI的引入和演变是如此突然和强烈，以至于很难充分理解这项技术改变了我们的生活。放大到三年前。是的，至少在理论上，人工智学变得越来越普遍。越来越多的人知道其中的一些事情[…]帖子LLM实际上可以通过凌乱的问题推理到多么好吗？首先出现在unite.ai上。
The Rise of Smarter Robots: How LLMs Are Changing Embodied AI
多年来，创建可以像人类一样移动，交流和适应的机器人一直是人工智能的主要目标。尽管已经取得了重大进展，但开发能够适应新环境或学习新技能的机器人仍然是一个复杂的挑战。大型语言模型（LLM）的最新进展正在改变这一点。 […]较智能机器人的崛起：LLM如何变化体现的AI首先出现在unite.ai上。
最近的大型语言模型（LLMS）的进步引发了人们对工具协助LLMS解决现实世界挑战的越来越多的研究兴趣，该挑战要求对工具使用功能进行全面评估。虽然先前的作品重点是根据单个转弯用户提示进行评估对无状态的Web服务（RESTFUL API），或者是基于单个转弯的对话框轨迹，但ToolsAndbox包括已实行的工具执行，工具之间的隐式状态依赖关系，工具之间的内置用户模拟器，支持机上的对话评估和用于Intermediped和entermediped和最终的动态评估策略的内置用户模拟器
Top 20 Open-Source LLMs to Use in 2025
随着AI的继续发展，开源大语模型（LLMS）正变得越来越强大，使获得最先进的AI功能的访问权力变得越来越强大。 2025年，几种关键模型在开源生态系统中脱颖而出，为各种应用提供了独特的优势。大型语言模型（LLM）处于生成AI革命的最前沿。
SpatialLM: En LLM Modell för rumslig förståelse
我们生活在AI继续突破界限的时代，Manuscore研究的时空是语言技术如何发展为三维世界的一个令人印象深刻的例子。什么是空间？ Spatialm是一种高级大型语言模型（大语言模型），专注于空间理解。在纯文本中，这意味着该模型的设计[…] Post spatialm：一种用于空间理解的LLM模型首先出现在AI新闻上。
Forskare skapar en LLM för datasäkerhet
博士德克萨斯A＆M大学计算机科学与工程系的研究人员Marcus Botacin为网络安全性开发了一种专业的LLM（语言模型），以应对攻击者将AI用作聊天以大规模创建恶意代码的威胁。他的目标是通过[…]邮政研究人员创建的用于数据安全的LLM首先对AI新闻提起诉讼的研究人员。
Mastering Prompt Engineering with Functional Testing: A Systematic Guide to Reliable LLM Outputs
如何使用由输入/输出数据固定装置组成的算法测试的系统方法进行及时评估，可以使复杂AI任务的及时工程更加可靠。邮政及时及时使用功能测试的帖子促进工程：可靠的LLM输出的系统指南首先出现在数据科学方面。
The Hundred-Page Language Models Book: A Great Technical Intro to LLMs
一百页的语言模型是您不应该错过的LLM书。
Top 7 Open-Source LLMs in 2025
这些模型可以免费使用，可以进行微调，并提供增强的隐私和安全性，因为它们可以直接在您的机器上运行，并匹配O3-Min和Gemini 2.0（例如O3-Min和Gemini 2.0）的专有解决方案的性能。
How to Make Your LLM More Accurate with RAG & Fine-Tuning
以及何时使用on the of the of the toper of to in to in to rag＆chilltuning的llm首先出现在数据科学方面。
