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。
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。
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。
Hosting Khoj for Free: Your Personal Autonomous AI App
将您的本地LLMS变成一个个人自主的AI应用程序，可以轻松地从网络或文档中检索答案。
LLMs Are Not Reasoning—They’re Just Really Good at Planning
大型语言模型（LLMS），例如OpenAI的O3，Google的Gemini 2.0和DeepSeek的R1，在解决复杂问题，产生类似人类的文本甚至精确编写代码方面表现出了很大的进步。这些先进的LLM通常被称为“推理模型”，因为它们可以分析和解决复杂问题的非凡能力。但是，这些模型实际上是理由的，[…] LLMS并不是推理 - 他们真的很擅长于unite.ai首先出现。
Like human brains, large language models reason about diverse data in a general way
一项新的研究表明，LLMS根据其主要语言中数据的基本含义和原因表示不同的数据类型。
This Engineer Put an AI Language Model on a USB Stick and It Actually Works
覆盆子PI驱动的USB棒可运行轻巧的AI型号，使LLMS可移植和插件。
Tutorial: Semantic Clustering of User Messages with LLM Prompts
作为开发人员倡导者，跟上用户论坛消息并了解用户在说什么的全局是一项挑战。有很多有价值的内容 - 但是您如何快速发现关键对话？在本教程中，我将向您展示一个AI hack，仅通过提示LLMS来执行语义聚类！ […]帖子教程：使用LLM提示的用户消息的语义聚类首先出现在数据科学上。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：使用 AI 提高编程效率：https://arstechnica.com/ai/2025/01/how-i-program-with-llms/ 大多数公众并不了解同行评审与预印本的概念。作为研究人员，我们真的应该尽量避免使用预印本作为我们向公众所说的话的基础：https://www.science.org/content/article/preprints-often-make-news-many-people-don-t-know-what-
