Chimps, Like Humans, Break Down Complex Tasks into Smaller Pieces
了解黑猩猩如何学习，以及为什么这可以帮助我们了解人类如何建立他们的技能。
Accelerate analysis and discovery of cancer biomarkers with Amazon Bedrock Agents
Bedrock 多代理协作使开发人员能够构建、部署和管理多个无缝协作的专用代理，以解决日益复杂的业务工作流。在这篇文章中，我们向您展示了 Amazon Bedrock Agents 的代理工作流如何通过自然语言界面帮助研究科学家加速这一旅程。我们定义了一个示例分析管道，特别是针对具有生物标志物临床、基因组学和成像模式的肺癌生存率。我们展示了各种专用代理，包括生物标志物数据库分析师、统计学家、临床证据研究员和医学成像专家与主管代理合作。我们展示了代理的自我审查和规划的高级能力，通过将复杂的任务分解为一系列步骤并展示生成最终答案的思路链，有助于与最终用户建立信任。
How to Balance Leadership Roles with Schoolwork: Tips for High School Students
承担领导角色的同时还要完成学业，感觉就像在平衡两件事。但学会如何同时管理好这两件事，是应对大学生活需求的好方法。如果你是一名高中生，既要承担领导责任，又要争取一份出色的大学申请材料，这里有一些实用技巧可以帮助你在这两个方面都取得成功。 1. 设定明确的优先事项 首先确定对你来说最重要的事情。你的学业应该永远是重中之重，但领导角色对于培养技能和展示你的承诺也很有价值。诚实面对自己，看看你能实际处理什么，哪些活动符合你的目标。通过了解什么是最重要的，你可以避免过度承诺，把精力集中在最重要的事情上。 2. 使用时间管理工具 有效的时间管理是平衡多项责任的最佳选择。使用计划器、数字日历或 Noti
Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM?
最近的方法表明，当鼓励大型语言模型 (LLM) 首先解决主任务的子任务时，它们可以更好地解决推理任务。在本文中，我们设计了一种类似的策略，将推理任务分解为问题分解阶段和问题解决阶段，并表明该策略能够胜过单阶段解决方案。此外，我们假设与问题解决相比，分解应该更容易提炼成较小的模型，因为后者需要大量的领域知识，而前者只需要……
From MOCO v1 to v3: Towards Building a Dynamic Dictionary for Self-Supervised Learning — Part 1
从 MOCO v1 到 v3：走向构建自监督学习的动态词典 - 第 1 部分对动量对比学习框架的简要回顾我们是否已经进入自监督学习时代？数据每天都在流入。人们全天候工作。工作分布在世界的每个角落。但是，仍然有如此多的数据未注释，等待新模型、新训练或新升级的可能使用。或者，它永远不会发生。当世界以监督的方式运行时，它永远不会发生。近年来，自监督学习的兴起揭示了一个新的方向。自监督学习不是为所有任务创建注释，而是将任务分解为前置/预训练（请参阅我之前关于预训练的帖子）任务和下游任务。前置任务专注于从整个数据集中提取代表性特征，而无需任何基本事实注释的指导。尽管如此，此任务仍需要从数据集自动生成标签
The future of productivity agents with NinjaTech AI and AWS Trainium
NinjaTech AI 的使命是通过使用快速且经济实惠的人工智能 (AI) 代理来处理耗时的复杂任务，从而提高每个人的工作效率。我们最近推出了 MyNinja.ai，这是世界上第一个多代理个人 AI 助理，以推动我们的使命。MyNinja.ai 是从头开始构建的，使用专门的代理，这些代理能够代表您完成任务，包括安排会议、从网络上进行深入研究、生成代码和帮助编写。这些代理可以将复杂的多步骤任务分解为分支解决方案，并且能够动态评估生成的解决方案，同时不断从过去的经验中学习。所有这些任务都是以完全自主和异步的方式完成的，让您可以继续您的一天，而 Ninja 可以在后台处理这些任务，并在需要您的输入
