Nerve cells optimize energy by controlling mRNA and protein distribution, study finds
神经细胞具有惊人的节能策略，可以节省能量并仍执行其最重要的任务。波恩大学医院 (UKB) 和波恩大学以及哥廷根大学医学中心的研究人员发现，神经元能量节约程序决定了信使 RNA (mRNA) 和蛋白质的位置和数量，并且根据各自分子的长度、寿命和其他特性而有所不同。该研究现已发表在《自然通讯》上。
Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python
最小成本流优化将通过节点和边缘网络移动流量的成本降至最低。节点包括源（供应）和接收器（需求），具有不同的成本和容量限制。目的是找到在遵守所有容量限制的同时将容量从源移动到接收器的最低成本方法。应用 […]The post Introduction to Minimum Cost Flow Optimization in Python appeared first on Towards Data Science.
Optimizing LLMs: Comparing vLLM, LMDeploy, and SGLang
了解 vLLM、LMDeploy 和 SGLang 如何优化 LLM 推理效率。了解 KV 缓存管理、内存分配和 CUDA 优化。
对于这家即食食品制造商来说，效率低下和劳动力短缺的挑战意味着他们需要开始探索自动化。以下是他们与 Robotiq 合作的故事。
A Case Against Longevity Optimization
Sabrina B. Little，博士，《今日心理学》 Netflix 上有一部纪录片，名为《不要死：想要永生的人》。[1]它讲述了美国企业家和风险投资的故事......
Optimizing Human Resources Services for Competitive Advantage
开创性成功：优化人力资源服务如何推动竞争优势在当今快速发展的商业环境中，组织面临着不断创新、降低成本和提高效率的压力。实现这些目标最具战略意义的杠杆之一是优化人力资源服务。通过将人力资源实践与整体业务战略相结合，公司不仅可以吸引和留住顶尖人才，还可以推动竞争优势。在本文中，我们将探讨人力资源在现代组织中的关键作用，深入研究战略框架和最佳实践，并重点介绍帮助公司将其人力资源职能转变为组织成功关键贡献者的创新方法。优化人力资源服务以获得竞争优势简介：战略人力资源服务近年来，人力资源作为支持职能的传统观点发生了巨大变化。越来越多的公司认识到人力资源是可以推动创新、提高生产力和塑造企业文化的战略合作伙
Adaptive Training Distributions with Scalable Online Bilevel Optimization
在网络规模语料库上进行预训练的大型神经网络是现代机器学习的核心。在这种范式中，大型异构预训练数据的分布很少与应用领域的分布相匹配。这项工作考虑在拥有反映目标测试条件的少量数据样本的情况下修改预训练分布。我们提出了一种算法，该算法受到最近将此设置表述为在线双层优化问题的启发。考虑到可扩展性，我们的算法优先考虑在可能... 的训练点计算梯度。
Aviation Big Data Project: Turbulence Prediction and Flight Route Optimization
实时管理和预测湍流是航空业面临的一项重大挑战。湍流可能导致航班延误，文章“航空大数据项目：湍流预测和飞行路线优化”首次出现在aviationfile-Gateway to Aviation World上。
Optimizing Your Aircraft’s Descent Profile
确保飞行操作既经济又安全非常重要，其中很大一部分就是规划下降。现代程序（如连续下降进近 (CDA)）使您能够以真正创新的方式管理下降。想了解更多？那就继续阅读，提升敏锐的下降规划技能吧。更多
机器翻译 (MT) 正在经历范式转变，基于微调大型语言模型 (LLM) 的系统与专门为翻译任务训练的传统编码器-解码器模型相比，竞争力越来越强。然而，基于 LLM 的系统产生幻觉的风险更高，这会严重损害用户的信任和安全。大多数关于缓解幻觉的先前研究都集中在传统的 MT 模型上，解决方案涉及事后缓解 - 检测幻觉翻译并重新翻译。虽然这种方法有效，但……
Optimizing AI responsiveness: A practical guide to Amazon Bedrock latency-optimized inference
在本文中，我们将探讨 Amazon Bedrock 延迟优化推理如何帮助解决在 LLM 应用程序中保持响应能力的挑战。我们将深入探讨优化应用程序性能和改善用户体验的策略。无论您是构建新的 AI 应用程序还是优化现有的应用程序，您都会找到有关延迟优化技术方面和实际实施方法的实用指导。我们首先解释 LLM 应用程序中的延迟。
Optimizing RAG with Better Data and Prompts
RAG（检索增强生成）是一种最新方法，可以高效地增强 LLM，结合了生成能力和实时数据检索。RAG 允许给定的 AI 驱动系统生成准确、相关且由数据丰富的上下文输出，从而使它们比纯 LLM 更具优势。RAG 优化是一种整体方法，[…]
Optimizing Inference in the Age of Open-Source Innovation
探索十个多模态数据集和基准的主要特征，以评估多模态模型的性能。
Eutect optimizes soldering and tinning processes using ‘modern automation concepts’
Eutect 的现代自动化概念优化了现有的焊接和镀锡工艺，为铁路技术或绿色能源制造等要求严格的行业的公司提供了质量、成本降低、效率和可持续性方面的决定性优势。 Eutect 首席执行官 Matthias Fehrenbach 表示：“对质量和效率有最高要求的公司可从我们的现代自动化理念中获益 […]
New Bacteria Optimization Could Boost Nitrogen-Fixing In Corn
大豆极大地受益于固氮细菌，这减少了对肥料的需求，一项新的研究表明，基因编辑细菌在玉米早期生长期间也可以从空气中提供相当于 35 磅的氮。农业科学家测试了 Pivot Bio 的产品 PROVEN 和 PROVEN 40，它们分别包含一种和两种土壤细菌，可将大气中的氮转化为植物可利用的形式。参与固氮的编辑基因使更多的氮可用，因此在种植时更多的氮意味着细菌会在植物根部定殖。阅读更多
Optimizing LLM test-time compute involves solving a meta-RL problem
TL;DR：训练模型以优化测试时间计算并学习“如何发现”正确答案，而不是学习“输出什么答案”的传统学习范式，这可以使模型更好地利用数据。迄今为止，改进大型语言模型 (LLM) 的主要策略是使用越来越多的高质量数据进行监督微调 (SFT) 或强化学习 (RL)。不幸的是，这种扩展形式似乎很快就会遇到障碍，预训练的扩展定律会趋于稳定，并且有报告称，用于训练的高质量文本数据可能在 2028 年耗尽，特别是对于更困难的任务，例如解决推理问题，这似乎需要将当前数据扩展约 100 倍才能看到任何显着的改进。LLM 在这些困难任务中的问题上的当前表现仍然令人失望（见示例）。因此，迫切需要数据高效的方法来训练
Optimizing Your eLearning Platform With A Web Hosting Control Panel: Best Practices
为了获得最佳学习体验，eLearning 平台需要强大的性能、安全性和可扩展性。Web 托管控制面板简化了服务器和网站管理，无需广泛的技术专业知识。本篇文章首次发表于 eLearning Industry。
Приглашаем на вебинар «Управляй и развивай: роль систем класса IdM в оптимизации бизнес-процессов»
1 月 30 日将举办一场网络研讨会，加州大学圣塔芭芭拉分校网络安全中心和 Gazinformservice 公司的专家将讨论 IdM 类系统如何影响业务流程和团队管理。我们还将介绍 IdM 如何通过改进账户和数据管理来转变业务流程，以及 Ankey IdM 系统在集中访问权限管理和数据安全方面的功能和优势。演讲者将回顾 Ankey IdM 实施案例，包括从不安全的解决方案迁移以及加强对公司资源的保护。有兴趣降低数据泄露和未经授权访问风险的高层管理人员受邀参加网络研讨会；希望优化访问管理的 CIO 和 IS 经理；系统管理员和信息安全专家。网络研讨会参与者将获得一份有用的奖励——一份清单，您将
