WEEKEND READING: Should the seminal Robbins report inform the forthcoming post-16 strategy?
HEPI的董事尼克·希尔曼（Nick Hillman）在星期五在牛津大学教育系的一部分的斯科普（Skope）（技能，知识和组织表现中心）组织的一次会议上度过。它是由高等教育系统教授詹姆斯·罗布森（James Robson）监督的，并由技能部长Baroness（Jacqui）Smith负责。在他的开幕式上[…]周末阅读：开创性的罗宾斯报告是否应该告知即将到来的16年后战略？首先出现在HEPI上。 一个清晰的，真实的个人品牌帮助大学领导者在不断变化的行业中建立信任，扩大影响力和未来的职业。 政府希望英国大学在其地区发挥更大的公民作用。但是新的研究表明，大学未能投资执行这项工作的人，使当地关系处
AI Chatbots might be helping to write more than 1 in 10 biomedical research papers
CHATGPT和其他基于AI的大型语言模型（LLMS）可能会帮助撰写十分之一以上的生物医学研究论文。研究团队研究了2010年至2024年生物医学研究论文摘要中使用的语言，并发现LLM出现后，某些单词的频率，例如“ delves”，“ showcasing”，“ showcasing”和“下沉”，增加了。由此，团队估计，2024年发表的摘要中有13.5％可能涉及LLM处理。他们还发现，LLM对科学写作变化的影响大于大流行的影响。
Sanborn，2025doi：doi.org/10.11646/megataxa.17.1.2摘要物种Chremistica doiluangensis sp。 11月，Chremistica Kalanessis sp。 11月，poamonia bimaculosalaria sp。 11月，Aetanna Lannnsis sp。十一月，越南欧雷斯比亚Sp。 11月，Metapurana Phuruensis sp。 11月，Minnepomponia dointhanonensis sp。 11月，Megaponia isnensis sp。 11月，Meiimuna chiangm
Is Your Model Fairly Certain? Uncertainty-Aware Fairness Evaluation for LLMs
最近快速采用大语模型（LLMS）强调了基准对其公平性进行基准测试的关键需求。传统的公平度量指标集中在基于离散准确性的评估（即预测正确性）上，无法捕获模型不确定性的隐式影响（例如，尽管精度相似，但还是对一个组的更高模型置信度更高，而另一组的置信度更高）。为了解决这一限制，我们提出了一个不确定性意识的公平度量，ucerf，可以对模型公平进行精细的评估，与…
Fairness Pruning: Precision Surgery to Reduce Bias in LLMs
从不合理的枪击事件到中立的故事：如何通过选择性修剪后的公平修剪来修复有毒叙事：减少LLMS偏见的精确手术首先出现在数据科学方面。
End-to-End model training and deployment with Amazon SageMaker Unified Studio
In this post, we guide you through the stages of customizing large language models (LLMs) with SageMaker Unified Studio and SageMaker AI, covering the end-to-end process starting from data discovery to fine-tuning FMs with SageMaker AI distributed training, tracking metrics using MLflow, and then de
'Playbook of the Reagan-era GOP': Expert explains why MAGA is pushing wildly unpopular policy
在6月30日的严厉演讲中，CNN Data Guru Harry Enten展示了唐纳德·特朗普总统“大而美丽的法案”中的提议多么疯狂。 Enten比较了几次不同的民意调查，包括Kaiser家族基金会（KFF）民意调查，显示了Megabill的“新的有利评级”，以-29。民主党警告说，如果成为法律，其严厉的医疗补助削减将导致数百万的美国人失去健康保险，以便向百万富翁和亿万富翁税收减免。特朗普猛烈抨击乔布斯报告在《纽约时报》于7月3日发表的一部专业人士诺亚·米尔曼（Noah Millman）发表的一本专业人士中震惊了经济学家，尽管在民意调查后，诺亚·米尔曼（Noah Millman）提出了希望获
Own Your Narrative: Why Personal Branding Matters for University Leaders
HEPI的董事尼克·希尔曼（Nick Hillman）在星期五在牛津大学教育系的一部分的斯科普（Skope）（技能，知识和组织表现中心）组织的一次会议上度过。它是由高等教育系统教授詹姆斯·罗布森（James Robson）监督的，并由技能部长Baroness（Jacqui）Smith负责。在他的开幕式上[…]周末阅读：开创性的罗宾斯报告是否应该告知即将到来的16年后战略？首先出现在HEPI上。
TokenBreak Exploit Bypasses AI Defenses
它很重要：TokenBreak利用绕过AI防御来通过操纵令牌化来逃避LLM内容调节系统。
The Super Weight in Large Language Models
最近的作品显示出令人惊讶的结果：一小部分大语言模型（LLM）参数异常值对模型的质量不成比例。 LLM包含数十亿个参数，因此这些小部分（例如0.01％）转化为数十万个参数。在这项工作中，我们提出了一个更令人惊讶的发现：修剪较少的单个参数可以破坏LLM生成文本的能力 - 使困惑度增加了3个数量级，并将零拍的精度降低到猜测。我们提出了一种无数据识别此类参数的方法…
Choosing the right approach for generative AI-powered structured data retrieval
在这篇文章中，我们探讨了五种不同的模式，用于在AWS中实现LLM驱动的结构化数据查询功能，包括直接对话接口，BI工具增强功能以及自定义的文本到SQL解决方案。
Agentic Prompt Engineering: A Deep Dive into LLM Roles and Role-Based Formatting
在LLM和代理商中使用角色的实用指南，其中包括Clarifai，Crewai和Google ADK的示例。
Context extraction from image files in Amazon Q Business using LLMs
在这篇文章中，我们查看了一个分步实现，用于在Amazon Q Business应用程序中使用自定义文档丰富（CDE）功能来处理独立图像文件。我们将带您浏览CDE中配置的AWS lambda功能来处理各种图像文件类型，并展示该集成如何增强Amazon Q业务提供全面见解的能力的示例场景。
S3 Launches – LLM Eval ‘For Any Jurisdiction, Language + Model’
著名法律技术专家雷蒙德·布莱德（Raymond Blyd）已推出了针对法律需求的新的LLM评估框架S3，该框架着重于“确定核心缺陷而不是……
Evaluating Long Range Dependency Handling in Code Generation LLMs
随着语言模型支持越来越大的上下文大小，评估其使其有效使用该上下文的能力变得越来越重要。我们分析了Several Code生成模型在上下文Windows中使用多个STEPKEY检索任务处理远距离依赖性的能力，最高为8K令牌。与喜欢流行的海景测试的测试相比，这些任务在难度方面逐渐降低，并允许对模型功能进行更多细微的评估。我们发现，当功能…
Instruction-Following Pruning for Large Language Models
随着大语言模型（LLM）的快速缩放，结构化修剪已成为一种广泛使用的技术，可以从较大的模型中学习高效，较小的模型，与SCRATCH类似尺寸的模型相比，较大的模型具有出色的性能。在本文中，我们超越了为模型确定固定修剪掩模的传统静态修剪方法，并提出了一种动态的结构化修剪方法。在我们的方法中，修剪面罩是输入依赖性的，并且根据用户指令中描述的信息动态调整。我们的方法称为…
