The rise of the micro-influencer on social media
随着社交媒体继续重新定义我们的联系方式，新的研究正在探索“微影响者”的作用，以及这个强大的群体如何重塑影响者格局以及品牌与消费者之间的关系。
Fine-tune multimodal models for vision and text use cases on Amazon SageMaker JumpStart
在本文中，我们将展示如何微调文本和视觉模型（例如 Meta Llama 3.2），以便在视觉问答任务中表现更好。Meta Llama 3.2 Vision Instruct 模型在具有挑战性的 DocVQA 视觉问答基准上表现出色。通过利用 Amazon SageMaker JumpStart 的强大功能，我们展示了调整这些生成式 AI 模型以更好地理解和回答有关图像的自然语言问题的过程。
Best practices and lessons for fine-tuning Anthropic’s Claude 3 Haiku on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了在 Amazon Bedrock 上微调 Anthropic 的 Claude 3 Haiku 的最佳实践和经验教训。我们讨论了微调的重要组成部分，包括用例定义、数据准备、模型定制和性能评估。
Fine-tune Llama 3 for text generation on Amazon SageMaker JumpStart
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon SageMaker JumpStart 对 Meta 中最近发布的 Llama 3 模型（特别是 llama-3-8b 和 llama-3-70b 变体）进行微调。
Function Calling: Fine-Tuning Llama 3 on xLAM
得益于 QLoRA，速度快且内存效率高继续阅读 Towards Data Science »
Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。
Ghost Particles Just Got Lighter: KATRIN Sets a New Benchmark for Neutrino Mass
中微子是一种与任何事物相互作用的神秘且几乎无质量的颗粒，正在通过Katrin实验揭示新的秘密。 Katrin使用tri衰变和高级光谱法对中微子质量的上微子削减了上限，将我们对基本物理学的理解推向了新的领域。有250天的数据已经分析，并且还有更多的数据，[...]
NASA rover spots hundreds of 'spider eggs' on Mars — and scientists have no idea how they got there
3月11日，美国宇航局的毅力火星漫游者发现了一块神秘的岩石，该岩石由数百个小球制成，类似于蜘蛛卵。研究其形成可以帮助我们寻找火星上微生物寿命的化石遗迹。
Never-Before-Seen: UCLA Physicists Discover Mysterious Spiral Patterns on Solid Surfaces
数百种常规图案自发地出现在一个小型锗芯片上。对金属膜上锗晶片上微小的点的好奇心，导致发现了被化学反应蚀刻的错综复杂的螺旋模式。进一步的实验表明，这些模式来自通过变形催化剂与机械力相互作用的化学反应出现。这个[...]
Tiny plasma jets on the sun drive the elusive solar wind, Europe's Solar Orbiter reveals
太阳科学家发现，太阳上微小、短暂的能量喷射是太阳风的主要驱动力，这标志着我们朝着更好地理解太阳难以捉摸的行为迈出了一步。
AI Just Simulated 500 Million Years of Evolution – And Created a New Protein!
数十亿年来，进化一直在分子水平上微调生命。蛋白质是生命的基本组成部分，通过这一过程进化，发挥各种生物功能，从抵抗感染到消化食物。这些复杂的分子由长链氨基酸组成，这些氨基酸以精确的序列排列，决定了它们的结构和功能。 […]文章 AI 刚刚模拟了 5 亿年的进化——并创造了一种新蛋白质！首次出现在 Unite.AI 上。
在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon SageMaker Python SDK 上新推出的 ModelTrainer 类及其优势，并向您展示了如何在自定义数据集上微调 Meta Llama 3.1 8B 模型。在这篇文章中，我们将介绍 ModelBuilder 类的增强功能，它允许您将模型从 ModelTrainer 无缝部署到 SageMaker 终端节点，并为多种部署配置提供单一界面。
Grierson becomes sergeant first class at chapel
家人和朋友在 Bicentennial Chapel 的长椅上微笑着分享故事，当时 Brenton Grierson 中士被提升为一级军士...
Unlocking the Power of Hugging Face for NLP Tasks
近年来，自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展，这在很大程度上得益于能够理解和生成人类语言的复杂模型的发展。这场革命的关键参与者之一是 Hugging Face，这是一家开源 AI 公司，为各种 NLP 任务提供最先进的模型。Hugging Face 的 Transformers 库已成为希望实现强大 NLP 解决方案的开发人员和研究人员的首选资源。Inbound-leads-automatically-with-ai。这些模型在大量数据上进行训练，并经过微调以在特定任务上实现出色的性能。该平台还提供工具和资源，帮助用户在自己的数据集上微调这些模型，使其具有高度的通用性和用户友好性。在这
AWS AI chips deliver high performance and low cost for Llama 3.1 models on AWS
今天，我们很高兴地宣布 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 支持 Llama 3.1 模型的微调和推理。Llama 3.1 系列多语言大型语言模型 (LLM) 是一组预先训练和指令调整的生成模型，大小分别为 8B、70B 和 405B。在上一篇文章中，我们介绍了如何在 Amazon SageMaker JumpStart 中基于 AWS Trainium 和 Inferentia 的实例上部署 Llama 3 模型。在这篇文章中，我们概述了如何开始在 AWS AI 芯片上微调和部署 Llama 3.1 系列模型，以实现其性价比优势。
Sleeping too much or too little linked to blood vessel damage in type 2 diabetics
据丹麦科学家称，每晚睡眠时间超过 9 小时或少于 7 小时的 2 型糖尿病患者更容易患上微血管疾病（小血管受损），最终可能导致更严重的并发症。该研究结果基于 396 名糖尿病患者，他们根据睡眠时间长短进行分类。在每晚睡眠时间少于 7 小时的人群中，38% 的人有血管损伤，而在睡眠时间 9 小时或以上的人群中，31% 的人有血管损伤。在睡眠时间在 7 到 9 小时之间的人群中，发病率较低，为 18%。研究人员表示，62 岁以上的人睡眠不足的风险最高，但睡眠时间较长的人风险并不高。科学家总结说，有助于改善糖尿病患者健康的干预措施可能包括改善睡眠。
The Accessibility of GPT-2 - Text Generation and Fine-tuning
使用正确的工具，使用 GPT-2 生成文本非常简单。了解如何操作，以及如何在自己的数据集上微调模型。
U.S. Army and Kuwait Naval Force Sustainment Planning
美国陆军准将。第一战区保障司令部副司令克林特·E·沃克上将和科威特海军部队和科威特海军基地司令哈立德·阿卜杜拉少将在一次重要的领导会议上微笑合影……
