法学硕士关键词检索结果

使用 MLX 和 M5 GPU 中的神经加速器探索法学硕士

Exploring LLMs with MLX and the Neural Accelerators in the M5 GPU

采用 Apple 芯片的 Mac 越来越受到那些有兴趣使用 Mac 来试验最新模型和技术的人工智能开发人员和研究人员的欢迎。借助 MLX,用户可以在 Mac 上高效地探索和运行 LLM。它允许研究人员在自己的硬件上试验新的推理或微调技术,或在私人环境中研究人工智能技术。 MLX 可与所有 Apple 芯片系统配合使用,并且在最新的 macOS beta 版本1中,它现在可以利用新款 14 英寸 MacBook Pro 中引入的新型 M5 芯片中的神经加速器。神经...

在现场辅导中使用法学硕士的 10 种以人为本的方法

10 Human-Centered Ways To Use LLMs In Live Tutoring

本文探讨了 10 种实用的、以人为本的方法,导师可以将大型语言模型 (LLM) 集成到现场课程中,以在不更换教师的情况下增强学习效果。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。

为什么法学硕士不是企业的一刀切解决方案

Why LLMs Aren’t a One-Size-Fits-All Solution for Enterprises

法学硕士是在非结构化数据中寻找价值的无缝方式,但事实是,结构化数据中隐藏着更多的价值。这篇文章探讨了 LLM 的优化目的(和未优化的范围),以及行业如何在结构化业务数据集上实现人工智能,包括我和我的团队开发的一种方法。为什么 LLM 不是企业的一刀切解决方案一文首先出现在《走向数据科学》上。

数据科学的三个时代:何时使用传统机器学习、深度学习或法学硕士(用一个示例进行解释)

The Three Ages of Data Science: When to Use Traditional Machine Learning, Deep Learning, or an LLM (Explained with One Example)

一个描述数据科学家工作如何在三代机器学习中发生变化的实际用例《数据科学的三个时代:何时使用传统机器学习、深度学习或法学硕士(用一个例子解释)》一文首先出现在《走向数据科学》上。

2026 年顶级法学硕士和人工智能趋势 | Clarifai 行业指南

Top LLMs and AI Trends for 2026 | Clarifai Industry Guide

使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。

聊天法学硕士。对我们一体化人工智能平台的诚实回顾

ChatLLM. An Honest Review of Our All-in-One AI Platform

ChatLLM 将所有主要的 AI 模型(GPT-5、Claude、Gemini、Grok 等)汇集到一个经济实惠的平台中。每月只需​​ 10 美元,您就可以获得一把瑞士军刀的 AI 工具,用于编写、编码、分析和自动化。

IBM 发布开源 Granite 4.0 Nano – 适用于笔记本电脑和移动设备的紧凑型法学硕士

IBMs släpper öppen källkod Granite 4.0 Nano – kompakt LLM för laptop och mobil

令人惊讶的是,IBM 向更易于使用的 AI 迈出了大胆的一步,发布了开源 Granite 4.0 Nano,这是一个由四种紧凑语言模型组成的系列,实际上可以在笔记本电脑或手机上运行。 Granite 4.0 模型:这些模型足够小,可以直接在浏览器中运行,而无需 […]IBM 发布开源 Granite 4.0 Nano – 适用于笔记本电脑和移动设备的紧凑型 LLM 的帖子首次出现在 AI 新闻中。

饮水机闲聊,第一集。 9:人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义是什么

Water Cooler Small Talk, Ep. 9: What “Thinking” and “Reasoning” Really Mean in AI and LLMs

理解人工智能如何模拟“理性”,以及为什么它不是人类在思考时所做的事情The post Water Cooler Small Talk,Ep. 9:人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义首先出现在《走向数据科学》上。

打破视频法学硕士基准:知识、空间感知还是真正的时间理解?

Breaking Down Video LLM Benchmarks: Knowledge, Spatial Perception, or True Temporal Understanding?

本文在 NeurIPS 2025 的 Evaluating the Evolving LLM Lifecycle Workshop 上被接受。现有的视频理解基准通常将基于知识的问题和纯粹基于图像的问题混为一谈,而不是明确隔离模型的时间推理能力,而这是区分视频理解与其他模态的关键方面。我们发现了两个主要限制,这些限制掩盖了较高的分数是否真正表明对视频中的动态内容有更强的理解:(1)强大的语言先验,模型可以在不观看视频的情况下回答问题;和(2)...

ODKE+:利用法学硕士进行本体引导的开放领域知识提取

ODKE+: Ontology-Guided Open-Domain Knowledge Extraction with LLMs

知识图 (KG) 是许多人工智能应用的基础,但保持其新鲜度和完整性仍然成本高昂。我们推出 ODKE+,这是一个生产级系统,可以自动从网络资源中高精度地提取和摄取数百万个开放域事实。 ODKE+ 将模块化组件组合成可扩展的管道:(1) 提取启动器检测丢失或过时的事实,(2) 证据检索器收集支持文档,(3) 混合知识提取器对大型语言模型 (LLM) 应用基于模式的规则和本体引导提示,(4) ...

在固定预算下为法学硕士选择最佳模型大小和数据集大小

Choosing the Best Model Size and Dataset Size under a Fixed Budget for LLMs

使用 Tiny Transformers 进行小规模探索《为法学硕士选择固定预算下的最佳模型大小和数据集大小》一文首先出现在《走向数据科学》上。

我们也是随机鹦鹉吗?法学硕士教我们什么关于智力和理解的知识

Are We Stochastic Parrots, Too? What LLMs Teach Us About Intelligence And Understanding

现在已经与 ChatGPT 5 互动了几个月,无论是针对工作相关问题还是私人/自学任务,我觉得我可以在这里分享一些关于这些大型模型可以告诉我们自己的思维过程的想法。上面的句子基本上泄露了我的底线,但我想我可以对这个概念进行更多的阐述。法学硕士在短短三四年内就彻底改变了广泛的信息处理任务。回顾过去,我能记得的唯一类似的突破是 20 世纪 90 年代初互联网搜索引擎的出现。但这一突破令人兴奋且令人敬畏,它更激发我思考这如何可能。让我来解压这个。阅读更多内容

使用 LLM 进行后期多模态传感器融合以进行活动识别

Using LLMs for Late Multimodal Sensor Fusion for Activity Recognition

本文在 NeurIPS 2025 的健康时间序列学习研讨会上被接受。传感器数据流为下游应用程序提供有关活动和背景的有价值的信息,尽管集成补充信息可能具有挑战性。我们表明,大型语言模型(LLM)可用于后期融合,以根据音频和运动时间序列数据进行活动分类。我们从 Ego4D 数据集中整理了一个数据子集,用于跨环境(例如家庭活动、运动)的各种活动识别。经评估的法学硕士取得了 12 级零和一次机会……

LLM 生成的恶意软件正在改进,但不要指望明天会出现自主攻击

LLM-generated malware is improving, but don't expect autonomous attacks tomorrow

研究人员试图让 ChatGPT 作恶,但效果并不好。法学硕士在编写恶意软件方面做得越来越好 - 但他们还没有准备好迎接黄金时期。

LLM 是随机算法

LLMs Are Randomized Algorithms

最新的人工智能模型与 50 年历史的学术领域之间令人惊讶的联系法学硕士后是随机算法首先出现在《走向数据科学》上。

麻省理工学院的研究人员提出了一种清晰的模块化软件的新模型

MIT researchers propose a new model for legible, modular software

编码框架使用模块化概念和简单的同步规则,使软件更清晰、更安全、更易于法学硕士生成。

LLM 支持的时间序列分析

LLM-Powered Time-Series Analysis

第 2 部分:高级模型开发提示由法学硕士支持的时间序列分析首先出现在《走向数据科学》上。

TDS 时事通讯:有效使用人工智能的理论与实践

TDS Newsletter: The Theory and Practice of Using AI Effectively

当我们遇到一项新技术(例如法学硕士申请)时,我们中的一些人往往会卷起袖子立即投入其中,迫不及待地开始修补。其他人则更喜欢更谨慎的方法:阅读一些相关的研究论文,或浏览一堆博客文章,目的是了解这些工具的背景[…]TDS 时事通讯:有效使用人工智能的理论和实践首先出现在走向数据科学上。