Should We Use LLMs As If They Were Swiss Knives?
流行的LLM和定制算法之间的逻辑游戏性能比较我们是否应该使用LLM，就好像它们是瑞士刀一样吗？首先出现在数据科学上。
It looks like you’re ransoming data. Would you like some help?
AI驱动的勒索软件，勒索聊天机器人，Vibe Hacking…等到代理人取代AffiliateSit的No Secret，即AI工具使网络犯罪分子更容易窃取敏感数据，然后勒索受害者组织。但是，最近的两个事态发展确切说明了LLM的勒索软件和其他以财务动机的网络犯罪的限制 - 并向后卫提供了有关即将到来的事情的一瞥。
Enhancing LLM accuracy with Coveo Passage Retrieval on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了如何将Coveo的通过API部署为Amazon Bedrock Adent Action Group，以提高响应精度，因此Coveo用户可以使用其当前的索引来快速在其组织中迅速部署新的生成体验。
What is Universality in LLMs? How to Find Universal Neurons
独立训练的变压器如何形成同一神经元的帖子，llms中的普遍性是什么？如何找到通用神经元首先出现在数据科学方面。
Natural language-based database analytics with Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了自然语言数据库分析如何通过大型语言模型（LLM）代理的力量与组织互动的方式彻底改变组织的方式。长期以来，与数据库的自然语言接口一直是数据管理的目标。代理通过将复杂的查询分解为明确的，可验证的推理步骤，并通过验证循环启用自我纠正来增强数据库分析，这些循环可以捕获错误，分析故障和完善查询，直到它们准确地匹配用户意图和架构要求。
The Complete Guide to Automated Data Extraction for Enterprise AI
自动数据提取将原始输入变成结构化数据 - 企业AI的骨干。本指南探讨了其定义，重要性，方法（从正则到LLM），以及如何构建可扩展的管道，从而为真实世界的智能自动化提供动力。
本月的公开线程。像往常一样，请尝试保持实质性，避免对其他评论者的侮辱和人身攻击。任何袜子式的评论或滥用评论都将在视线中删除。另外，请不要将您的评论外包给Chatgpt - 剪切的LLM输出量很乏味，对对话毫无疑问。有[…]帖子未强制的变化：2025年9月首次出现在真实环境中。
Popular Artificial Sweetener Could Sabotage Cancer Treatment, Study Warns
三氯蔗糖会改变肠道微生物组，破坏T细胞活性，并降低免疫疗法的有效性。三氯蔗糖是一种用于减少卡路里或控制血糖的人的广泛使用的人造甜味剂，但是匹兹堡大学和UPMC Hillman癌症中心的新研究表明，它可能不适合接受癌症的患者[...]
Comparing SGLANG, vLLM, and TensorRT-LLM with GPT-OSS-120B
比较SGLANG，VLLM和TENSORRT-LLM性能基准，可在NVIDIA H100 GPU上提供GPT-OSS-1220B。
More than half of developers say ‘LLMs can code better than humans’
对800名高级开发人员的调查显示，迅速采用了人工智能工具，但仍然关注隐私，失业和准确性。随着大型语言模型（LLMS）迅速成为软件行业中不可避免的工具，新的研究表明，超过一半（53％）的高级开发人员认为LLMS已经可以比大多数[…]
From pilot to scale: Making agentic AI work in health care
在过去的20年中，从学术实验室到企业部署，都建立了高级的AI系统，我目睹了AI的成功浪潮不断增长。我的旅程始于“ AI冬季”，当时数十亿美元投资于最终被裁员的专家系统。闪烁到今天：大语言模型（LLMS）代表了一个量子飞跃，但它们的及时及其基于迅速的…
How to Run Multiple LLMs Locally Using Llama-Swap on a Single Server
每次您要测试某些东西时都厌倦了启动/停止不同的模型？让美洲驼为您处理它。
层次推理模型（HRM）系统的建模是建立人类大脑处理复杂信息的方式，并且在臭名昭著的难以基础的基准中优于领先的LLM。
Using Google’s LangExtract and Gemma for Structured Data Extraction
使用Google的LangeXtract和Gemma进行结构化数据提取，从langeXtract和llms帖子中有效，准确地从长期的非结构化文本中提取结构化信息，首先是朝向数据科学的。
Judging judges: Building trustworthy LLM evaluations
LLM法官可能会误导您。我们建立了一个人体标记的数据集，并测试了替代方案，以发现最有效的方法。阅读博客以查看结果。邮政评审法官：构建可信赖的LLM评估首先出现在DataRobot上。
