R.E.D.: Scaling Text Classification with Expert Delegation
一个新颖的大规模半监督框架，通过LLMS The Post R.E.D。增强传统分类：使用专家代表团进行扩展文本分类，这首先出现在数据科学方面。
近年来，大型语言模型（LLM）在生成类似人类的文本，翻译语言和回答复杂查询方面取得了重大进展。但是，尽管具有令人印象深刻的功能，但LLMS主要通过基于上述单词来预测下一个单词或令牌来运作。这种方法限制了他们在[…]从单词到概念的帖子中进行更深入理解，逻辑推理和保持长期连贯性的能力：大型概念模型如何重新定义语言理解，并首先出现在unite.ai上。
Running NVIDIA NeMo 2.0 Framework on Amazon SageMaker HyperPod
在这篇博客文章中，我们探讨了如何将Nemo 2.0与Sagemaker Hyperpod集成，以实现对大型语言模型（LLMS）的有效培训。我们介绍设置过程，并提供逐步指南，以在Sagemaker HyperPod群集上运行NEMO作业。
医疗保健决策通常需要从多个来源（例如医学文献，临床数据库和患者记录）进行整合。 LLMS缺乏从这些多样化和分布式来源中无缝访问和合成数据的能力。这限制了他们为医疗保健应用提供全面且信息良好的见解的潜力。在这篇博客文章中，我们将探讨亚马逊基地上的Mistral LLM如何应对这些挑战，并能够通过LLM功能呼叫功能的智能医疗保健代理，同时通过亚马逊BedRock Guardrails保持强大的数据安全和隐私。
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 3, March 2025
1）CL2SUM：通过LLMS幻觉构建的提示的抽象性汇总：S）：Xiang Huang，Qiong nong，Xuan Zhang2）chaos-exhanced Metaheuristical：分类，比较，比较，比较和融合分析author（s）基于三向距离的模糊大幅度分布机，用于不平衡分类器：li liu，jinrui guo，gujun huang4）机器人操纵器的控制策略基于多任务增强式学习授课者：tao wang，tao wang，Ziming Ruan，Chong chen5）的构造轨迹： predictionAuthor(s): Feilong Huang, Zide Fan, K
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。
Cheminformatics: NIH Funds A More Scientific Mosquito Repellent
今天，预防疟疾的最佳方法仍然是滴滴涕。尽管政治家就科学家的异议被美国禁止，但联合国仍建议使用疟疾尚未消除疟疾。我们的FDA甚至写了有关如何在房屋中喷涂的书。尽管有70年的努力，但可行的负担得起的替代者仍然难以捉摸，但新的计划希望LLMS可以帮助您找到一个。美国国立卫生研究院（National Institutes of Healthfunt
5 Cheapest Cloud Platforms for Fine-tuning LLMs
停止向LLM微调付款！发现AWS＆GCP的5个负担得起的云替代品。
WebDev Arenas AI-kodningstävling olika LLMs möts i webbutvecklingsutmaningar
WebDev Arena是一个免费的开放平台，其中两个LLM在Web开发中相互竞争。用户编写一个提示，然后两个代码块Artifactter出现现场。评估Web开发中大型语言模型（LLM）能力的平台。通过与E2B的合作，他们创造了一个安全有效的环境，不同的LLM可以互相竞争[…] WebDev Arena的AI编码竞赛不同的LLMS在Web开发方面遇到的不同，首先出现在AI News上。
M2R2: Mixture of Multi-Rate Residuals for Efficient Transformer Inference
残差转换增强了大语言模型（LLMS）的代表性深度和表达能力。但是，在自动回归产生中应用所有代币的静态残差转换会导致推理效率和产生忠诚度之间的次优折衷。现有方法，包括早期退出，跳过解码和深入的混合物，通过根据令牌级的复杂性调节剩余转换来解决此问题。尽管如此，这些方法主要考虑由代币通过模型层所穿越的距离，忽略了…
MM1.5: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Fine-Tuning
我们提出了MM1.5，这是一个新的多模式大语言模型（MLLMS），旨在增强文本丰富的图像理解，视觉参考和接地以及多图像推理的能力。在MM1体系结构的基础上，MM1.5采用了以数据为中心的方法来模型培训，系统地探索了整个模型培训生命周期中各种数据混合物的影响。这包括用于连续预训练的高质量OCR数据和合成字幕，以及用于监督微调的优化视觉指导数据混合物。我们的型号范围为1B…
Meta AI’s Scalable Memory Layers: The Future of AI Efficiency and Performance
人工智能（AI）以前所未有的速度发展，大规模模型达到了新的智能和能力水平。从早期的神经网络到当今的高级体系结构，例如GPT-4，Llama和其他大型语言模型（LLMS），AI正在改变我们与技术的互动。这些模型可以处理大量数据，生成类似人类的文本，协助[…]元AI的可扩展记忆层：AI效率和性能的未来首先出现在Unite.ai上。
人工智能在近年来取得了显着的进步，大型语言模型（LLMS）在自然语言理解，推理和创造性表达方面领先。然而，尽管具有功能，但这些模型仍然完全取决于外部反馈以改进。与人类不同，他们通过思考自己的经历，认识到错误并调整方法而学习，LLMS缺乏[…] AI中自我反省的出现：大型语言模型如何使用个人见解来首先出现在Unite.ai上。
Weekly Review 28 February 2025
我在上周发推文（我还将这些链接发布在Mastodon，Threads，NewsMast和Bluesky上）：使用刮擦数据来训练AI并不是出于版权法的目的“变革性”： https://techcrunch.com/2025/02/17/what------us-first-major-ai-copyright-ruling-might-might-meant-mean-for-ip-----------------------for-ip-law/seems像AI不断学习的后果是，他们经历了类似于年龄的人的衰落： https://www.extremetech.com/computing/ai-
在Byedance上，我们与Amazon Web Services（AWS）合作部署了多模式大语言模型（LLMS），以在世界各地的多个AWS地区使用AWS推理AWS来理解视频理解。通过使用复杂的ML算法，该平台每天有效地扫描数十亿个视频。在这篇文章中，我们讨论了多模式LLM的使用用于视频理解，解决方案体系结构以及性能优化的技术。
Preventing Aviation Disasters: How LLMs Could Have Averted the Tenerife Tragedy
Tenerife灾难：1977年3月27日的灾难性误解，世界目睹了历史上最致命的航空事故，这是防止航空灾害的：LLMS如何避免Tenerife悲剧是在AviationFiate Fiation Fiation Fiation to Aviation-Gateway到Aviation to Aviation to Aviation to Aviation World的首次出现。
