在这篇文章中，我们将连续的自我实施微型调整框架作为DSPY框架实现的复合AI系统。该框架首先从域知识库中生成一个综合数据集，并为自我建筑生成文档，然后通过SFT驱动模型进行微调，并介绍了人类的工作流程，以将人类和AI的反馈收集到模型响应中，它用于通过增强学习（RLHF/RLAIF）来对齐人类偏好来进一步提高模型性能。
Stormbreaker 25.1旨在通过建立，维护和捍卫通信网络和服务来增强海军陆战队的战斗准备，使指挥官能够有效地指挥和控制其部队。该培训还使第七届COMM的士官有机会教授和指导他们的初中海军陆战队，以提高他们在实地工艺方面的知识并建立沟通资产。
The B-36J Bomber Was Built to Nuke Russia Back to the Stone Age
文章摘要：B-36J Peacemaker是有史以来为美国空军制造的最大的轰炸机，是冷战巨人。它最初是为了轰炸北美的纳粹德国，它成为对苏联的主要核威慑力量。这款410,000磅的庞然大物由六枚活塞和四台喷气发动机提供动力，具有10,000英里的范围，[…] B-36J轰炸机的邮政为苏格兰建造，回到俄罗斯，回到石器时代，首先出现在19 fortyfive上。
Стилиста Сергея Зверева внесли в украинскую базу «Миротворца»
俄罗斯设计师和歌手Sergei Zverev在乌克兰网站“ Peacemaker”名单上。如该资源所示，原因是从数据中表达了对俄罗斯特殊军事行动（SV）的支持，因此，在他公开表达了对侄子死亡的悲伤之后，Zverev被引入了基地他的区域。有关此信息的信息出现在2月18日的资源上。
Movers and shakers: Consilium, E-ACT, Athelstan, Rise
本周的搬运工和振动者包括动物爱好者，亲属护理人员，音乐家，前律师和冰球迷们的粉丝粉丝，邮政转推和摇动者：consilium，e-Act，athelstan，Rise首次出现在学校周。
Best practices for Amazon SageMaker HyperPod task governance
在这篇文章中，我们提供了最佳实践，以最大程度地提高SageMaker HyperPod任务治理的价值，并使管理和数据科学体验无缝。在管理和运行生成的AI开发任务时，我们还讨论了共同的治理方案。
Policy Uncertainty in the US, Globally
由Baker，Bloom和Davis的EPU衡量。我当时在欧洲，谈论现在看起来如何。和文本挖掘证实：图1：US EPU（蓝色），全球EPU（GDP以市场汇率加权）（Brown）。橙色表示从选举到最终特朗普的时期。 nber表示峰值到衰退的日期[…]
Small College America – Profile Earlham College
2025年2月17日，迪恩·霍克（Dean Hoke）：厄勒姆学院（Earlham College）的这一概况是在美国各地展示小型大学的系列中的第二个。伯爵学院（Earlham College）于1847年在印第安纳州里士满（Richmond）成立的背景是一家具有深贵格（Quaker）根源的私人文科机构。该学院维持其对诚信，和平，社会等原则的承诺，继续阅读“美国小学学院 - 个人资料Earlham College”
特朗普可以坦克经济吗？这是八种方式 - 迪恩·贝克·贝克（Dean Baker CEPR）总裁拜登（Biden）至少从克林顿（Clinton）到布什二世（Bush II）的搬迁以来，将最佳经济交给了即将上任的总统。在上季的最后一个季度，GDP的年率增长了2.3％（最终需求，不包括[…]特朗普和经济首先出现在愤怒的熊身上。
Real corruption that could meet republican cost-saving targets
来自迪恩·贝克（Dean Baker）的新闻在最近几天中充满了有关共和党人在未来十年削减预算的2.0至2.5万亿美元（占预算预算的2-3％）的故事，以支付将税收减税量延长至富人。尽管埃隆·马斯克（Elon Musk）和他的总督团队一直在尖叫腐败[…]
Robot Talk Episode 109 – Building robots at home, with Dan Nicholson
克莱尔（Claire）与Maker Forge的Dan Nicholson聊天，内容涉及创建您可以在家中可以做的开源机器人项目。丹·尼科尔森（Dan Nicholson）是一位经验丰富的软件工程经理，拥有超过20年的软件工程师和建筑师经验。四年前，他开始探索机器人技术作为一种爱好，迅速发展成为一个大规模的[…]
Achieve ~2x speed-up in LLM inference with Medusa-1 on Amazon SageMaker AI
研究人员开发了 Medusa，这是一个通过添加额外头来同时预测多个标记以加快 LLM 推理速度的框架。这篇文章演示了如何使用框架的第一个版本 Medusa-1 通过在 Amazon SageMaker AI 上对其进行微调来加速 LLM，并通过部署和简单的负载测试确认了加速效果。Medusa-1 在不牺牲模型质量的情况下实现了约两倍的推理加速，具体改进取决于模型大小和使用的数据。在这篇文章中，我们通过在样本数据集上观察到 1.8 倍的加速来证明其有效性。
Earth Grew Extra 'Radiation Belt' After Big Solar Storm
Harry Baker，Live Science 地球在去年一场超强太阳风暴震撼地球磁场后，出现了一对额外的“辐射带”，这是来自复活的数据
Curtain call on traditional time-intensive drama training
Randall Whittaker 和 Stephen Farrier 主张为戏剧艺术教育建立一个更好的模式——承认学生面临的成本和时间压力
Meta SAM 2.1 is now available in Amazon SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布，Meta 的 Segment Anything Model (SAM) 2.1 视觉分割模型已通过 Amazon SageMaker JumpStart 公开发布，可用于部署和运行推理。Meta SAM 2.1 在单个模型中提供了最先进的视频和图像分割功能。在这篇文章中，我们探讨了 SageMaker JumpStart 如何帮助数据科学家和 ML 工程师发现、访问和部署各种预先训练的 FM 进行推理，包括 Meta 迄今为止最先进、最强大的模型。
Falcon 3 models now available in Amazon SageMaker JumpStart
我们很高兴地宣布，TII 的 Falcon 3 系列模型已在 Amazon SageMaker JumpStart 中推出。在本文中，我们将探讨如何在 Amazon SageMaker AI 上高效部署此模型。
Faster distributed graph neural network training with GraphStorm v0.4
GraphStorm 是一个低代码企业图形机器学习 (ML) 框架，为 ML 从业者提供了一种在行业规模图形数据上构建、训练和部署图形 ML 解决方案的简单方法。在这篇文章中，我们展示了 GraphBolt 如何在分布式设置中增强 GraphStorm 的性能。我们提供了一个在 SageMaker 上使用 GraphStorm 和 GraphBolt 进行分布式训练的实际示例。最后，我们分享了如何将 Amazon SageMaker Pipelines 与 GraphStorm 结合使用。
Build agentic AI solutions with DeepSeek-R1, CrewAI, and Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们将演示如何将 DeepSeek-R1 等 LLM（或您选择的其他 FM）从 SageMaker JumpStart 或 Hugging Face Hub 等热门模型中心部署到 SageMaker AI 进行实时推理。我们探索了 Hugging Face TGI 等推理框架，它有助于简化部署，同时集成内置性能优化以最大限度地减少延迟并最大限度地提高吞吐量。此外，我们还展示了 SageMaker 开发人员友好的 Python SDK 如何简化端点编排，从而实现 LLM 支持的应用程序的无缝实验和扩展。
