Please Don’t Use AI as Your Expert Witness
我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类所做的证据或原因，因此您不应将AI响应作为一个合理的结论来加强您的论点。Large语言模型根据语言模式的频率和意见的普遍性来计算响应，而意见的普遍性 - 尤其是关于有意义的话题，与实际真理无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性的喂养可以创建一种回声室，在该室中，输出感觉具有权威性，但只是所提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，例如综合了有关数字素养的讨论趋势或
More On Truncation Without Reswitching
图1：参数间距的分区扩展了这一点。机器的物理生活在每个行业两年。玉米充当循环资本以及消费量。由于技术变化，生产系数各不相同。这里没有考虑劳动系数或输出矩阵的差异，以保留在Alpha和Gamma之间的切换点的玉米行业中的劳动力替代，并在Beta和Delta之间的切换点进行劳动替代，我考虑到了循环的循环生产量的循环元素的循环。操作单位级别。我考虑了一对系数的驱动，这些系数指定了每台机器所需的玉米所需的玉米的输入，该机器在其生命的第二年运行。我认为，我考虑在A1,1和A1,3中扰动，这是每种机器所需的该机器所需的系数，该机器的最高范围是第一个生命的寿命。划分参数空间的一部分。在绘制此数字时，A1,2
NERC’s latest reliability assessment is unreliable
如果NERC假设主要的太阳能和风输出来满足峰值需求，则它们的发现非常不可靠。使用风和太阳能与平均条件的结合使这种所谓的可靠性评估充其量极具误导性。
How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way
永远不要错过我们每周的新闻新闻，这是我们每周的新闻通讯，其中包括一流的编辑选择，深度潜水，社区新闻等。立即订阅！如果您看到的输出不符合期望，那么将大型语言模型和强大的算法集成到工作流程中所需的所有艰苦工作都可能浪费。 […]如何评估LLM和算法的帖子 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
SPD: Sync-Point Drop for Efficient Tensor Parallelism of Large Language Models
随着Largelanguage模型（LLM）规模的快速扩展，使跨多个计算单元的有效分布推理变得越来越重要。但是，来自流行的分布式促进技术（例如张量并行主义）的沟通开销构成了实现可伸缩性和低潜伏期的重大挑战。因此，我们引入了一种新颖的技术，同步点降（SPD），以通过选择性地降低注意力输出的同步性来减少张量并行性中的通信开销。详细说明，我们首先提出了一个……
Build a domain‐aware data preprocessing pipeline: A multi‐agent collaboration approach
在这篇文章中，我们介绍了使用亚马逊基德岩处理非结构化保险数据的多代理协作管道，其中包含用于分类，转换和元数据提取的专业代理。我们演示了这种域感知方法如何将索赔文档，视频和音频文件（例如元数据的输出）等多样化的数据格式转换为实现欺诈检测，客户360度视图和高级分析的输出。
Grounding AI: Towards Intelligent, Stable Language Models
在人工智能中的人工智能中介绍人工智能，大型语言模型（LLM）已成为产生类似人类文本的强大工具。但是，这些输出并不总是准确或上下文适当的。这就是AI的基础 - 建立模型以改善事实和相关性。未接地的模型听起来很连贯[…]
Tattoos May Be Linked To Cancer - Here's Why...
Tattoos May Be Linked To Cancer - Here's Why...Authored by Zena le Roux via The Epoch Times (emphasis ours),“I got tattooed during a time in my life when I wasn’t fully informed about what was going into my body or what I was allowing onto my skin. Back then, it was about art, self-expression, and c
当前的大型语言模型（LLMS）主要是用英语设计为主要语言的，即使是多语言的少数语言也倾向于表现出强烈的以英语为中心的偏见。就像在学习第二语言时可能会产生尴尬表情的演讲者一样，LLM通常会以非英语语言产生不自然的输出，反映了词汇和语法中以英语为中心的模式。尽管这个问题很重要，但多语言LLM输出的自然性受到了有限的关注。在本文中，我们通过引入新颖的自动……
The AI Feedback Loop: When Machines Amplify Their Own Mistakes by Trusting Each Other’s Lies
随着企业越来越依赖人工智能（AI）来改善运营和客户体验，因此人们越来越关注。尽管AI已被证明是一种强大的工具，但它也带来了隐藏的风险：AI反馈循环。当对包括其他AI的输出的数据培训AI系统时，就会发生这种情况：AI反馈循环：当机器通过信任彼此的谎言来放大自己的错误时，首先出现在Unite.ai上。
Power Users’ Favorite ChatGPT Prompt
它很重要：发现Power用户喜欢的CHATGPT提示，可以提高输出质量，创造力和AI性能。
Power Users’ Favorite ChatGPT Prompt
它很重要：发现Power用户喜欢的CHATGPT提示，可以提高输出质量，创造力和AI性能。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 5, May 2025
1）具有递延输出限制的多种系统的规定时间模糊最佳控制控制：输出蒙版Methodauthor（S）：Xiaona Song，Peng Sun，Shuai Song，Choon Ki ahnpages：1402-14142），具有一般性集成fuzzy Mpc的complecter auzzy Industrial Industrial（S） Xinyu Ying, Dehao Wu, Chunhua Yang, Weihua GuiPages: 1415 - 14283) Adjacency-Aware Fuzzy Label Learning for Skin Disease Diagnosis
Alien megastructures would likely self-destruct before we spot them
dyson Spheres是一种旨在捕获恒星能量输出的巨大巨型结构，将是外星文明的标志 - 如果我们能在消失之前找到它们
Recurrence Of Truncation Without Reswitching
图1：示例1.0介绍中的工资曲线以前介绍了此示例。此示例是探索为matlab或八度编写的代码探索代码。该示例的结构是最小的示例示例，具有最小值的示例，具有循环和固定资本的所有行业中的循环和固定资本，而技术的选择是选择一个机器的经济生命。众所周知，ASFAR在截断与重新旋转的复发文献中没有数字示例。如果我在半个世纪前写作，这个例子可能会令人惊讶。在Bertram Shefold，Heinz Kurz＆Neri Salvadori，Ian Steedman等的作品中，它的可能性很明显。尽管在示例中没有产生重新旋转和资本逆转，但劳动的倒退确实存在。2.0技术和技术行业存在于示例中。一个行业生产机器，
Iranian Breakout Timelines Under JCPOA-Type Limits
突破时间表是谈判联合综合行动计划（JCPOA）的基础。美国坚持对伊朗的离心计划设定限制，如果逆转，将需要12个月的时间才能生产出足够的武器铀（WGU）作为核武器。今天重新想象相同的限制无法达到12个月的突破时间表，只有大约四到五个月的时间表。更糟糕的是，在随后的几个月中，伊朗可以比原始协议更快地积累大量的WGU。这种情况已经发生了很大的变化，因此需要新的限制，其中最重要的是伊朗销毁了离心机和相关设备，而不是存储它们。仅关注限制丰富的铀库存将无法提供足够的突破时间表。即使是基本上消除所有丰富铀库存的提议也会导致突破性时间表，这些时间表太短了，无法提供有价值的协议。仅消除伊朗20％和60％铀库存的
小行星专家在其天体目的地（主带小行星名为Donaldjohanson）拍摄之后，正在思考NASA Lucy Spacecraft的科学输出。
Attaining LLM Certainty with AI Decision Circuits
不确定性在技术上并不是什么新鲜事物 - 所有现代系统都通过数学证明的控制结构克服了不确定的投入和输出。获得AI决策电路的LLM确定性首先出现在数据科学方面。
