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。
Time series forecasting with LLM-based foundation models and scalable AIOps on AWS
在此博客文章中，我们将使用合成数据集将计时集成到Amazon Sagemaker管道中，该数据集将计算数据集整合到Amazon Sagemaker管道中，该数据集模拟销售预测方案，以最小的数据将准确有效的预测解锁准确有效的预测。
How to Train LLMs to “Think” (o1 & DeepSeek-R1)
高级推理模型解释了帖子如何训练LLM进行“思考”（O1＆DeepSeek-R1）首先出现在数据科学方面。
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…
OpenAI har nu lanserat sin senaste största LLM GPT-4.5
OpenAi在YouTube Rivestream视频中介绍了GPT 4.5，他们展示了新版本的一些恶魔，事实证明这是没有高度升级的，事实是，它在其博客页面上的文本中说的是GPT 4.5并不是GPT 4的替代品，这是新版本的最新大型lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar lar。
How LLMs Work: Reinforcement Learning, RLHF, DeepSeek R1, OpenAI o1, AlphaGo
LLM深层Divethe帖子的第2部分LLM的工作原理：增强学习，RLHF，DeepSeek R1，Openai O1，Alphago首先出现在数据科学方面。
Shielding Prompts from LLM Data Leaks
上周，2024年下半年起的有趣的IBM Neurips 2024提交。它提出了一个可以自动干预的系统，以保护用户与大型语言模型（LLM）（例如CHATGPT）进行对话时，将个人或敏感信息提交给消息。上面显示的模型是[…] LLM数据泄漏的后屏蔽提示，首先出现在Unite.AI上。
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。
MIA-Bench: Towards Better Instruction Following Evaluation of Multimodal LLMs
我们介绍了MIA Bench，这是一种新的基准测试，旨在评估多模式大型语言模型（MLLM），以严格遵守复杂的说明。我们的基准包括一组400个图像推出对，每个基准都旨在挑战模型对分层指令的遵守，以产生满足特定要求的模式的准确响应。各种各样的最先进的MLLM的评估结果显示出绩效的显着差异，突出了改善教学保真度的领域。此外，我们创建了额外的培训数据和…
6 Common LLM Customization Strategies Briefly Explained
从理论到实践：了解抹布，代理，微调和MORETHE后6个常见的LLM自定义策略简要解释了，首先出现在数据科学方面。
5 Best Large Language Models (LLMs) in February 2025
大型语言模型（LLMS）是经过高级的AI系统，接受了大量文本（有时甚至是其他数据）的培训，以理解和生成类似人类的语言。他们使用具有数十亿个参数的深度神经网络体系结构（通常是变形金刚），以连贯的上下文感知方式预测和撰写文本。今天的LLM可以进行对话，编写代码，分析[…] 2025年2月的5个最佳大型语言模型（LLMS）首先出现在Unite.ai上。
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
这篇文章通过使用Amazon Bedrock知识库实施经过验证的语义缓存来介绍一个解决方案，以减少大语言模型（LLMS）的幻觉，该方法在生成新的答案之前检查了用户问题是否匹配策划和验证的答案。该解决方案将LLM的灵活性与可靠，验证的答案相结合，以提高响应准确性，降低潜伏期和降低成本，同时防止医疗保健，财务和法律服务等关键领域的潜在错误信息。
How to Use an LLM-Powered Boilerplate for Building Your Own Node.js API
很长一段时间以来，启动新node.js项目的常见方法之一是使用样板模板。这些模板可帮助开发人员重复使用熟悉的代码结构并实现标准功能，例如访问云文件存储。随着LLM的最新发展，Project Bookerplates似乎比以往任何时候都更有用。在此[…]基础上，如何使用LLM驱动的样板来构建自己的节点。JSAPI首先出现在数据科学上。
Generate synthetic counterparty (CR) risk data with generative AI using Amazon Bedrock LLMs and RAG
在这篇文章中，我们探讨了如何将LLM与高级检索增强发电（RAG）一起生成金融领域用例的高质量合成数据。您也可以将相同的技术用于其他业务领域用例的合成数据。在这篇文章中，我们演示了如何产生对方风险（CR）数据，这将对非正式交易的非处方（OTC）衍生产品有益，而无需进行正式交流。
