OpenAI har släppt en omfattande prompt guide för GPT-4.1
OpenAI最近发布了广泛的指南，以提示和使用GPT-4.1模型，该模型为用户提供了如何有效与新模型进行交互的策略。该指南强调了明确指令和结构化提示的重要性，以优化模型的性能。该指南对于想要优化其对GPT-4.1 […] OpenAI Post Post Poft Prounp of GPT-4.1的任何人首次出现在AI News上的广泛及时指南的人都是有价值的。
Whisler Chair for Head of Mining Engineering strengthens partnerships, builds community
Bill Zisch '79曾担任矿业校友委员会主席，然后担任新职位领导矿业工程系。 Samy Wu Fung和Daniel McKenzie都是矿业应用数学和统计学助理教授，他们正在共同研究优化模型，以找到有效的方法来传递电力。
Mines professors using math to optimize energy flow
Bill Zisch '79曾担任矿业校友委员会主席，然后担任新职位领导矿业工程系。Samy Wu Fung和Daniel McKenzie都是矿业应用数学和统计学助理教授，他们正在共同研究优化模型，以找到有效的方法来传递电力。
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 9, Issue 1, February 2025
1) 深度学习的人机交互检测综述作者：Geng Han, Jiachen Zhao, Lele Zhang, Fang Deng页数：3 - 262) 探索神经网络元学习的前景：最新技术综述作者：Asit Barman, Swalpa Kumar Roy, Swagatam Das, Paramartha Dutta页数：27 - 423) 具有知识迁移的微多目标进化算法作者：Hu Peng, Zhongtian Luo, Tian Fang, Qingfu Zhang页数：43 - 564) MoAR-CNN：用于 SAR 图像分类的多目标对抗性鲁棒卷积神经网络作者：Hai-Nan We
在本文中，我们探讨了 Clearwater Analytics 在生成 AI 方面的尝试，他们如何使用 Amazon SageMaker 构建解决方案，并深入研究 Clearwater Analytics 如何使用 LLM 利用投资管理领域超过 18 年的经验，同时优化模型成本和性能。
On Device Llama 3.1 with Core ML
许多应用程序开发人员都对在集成功能日益强大的大型语言模型 (LLM) 的设备体验上进行构建感兴趣。在 Apple 芯片上本地运行这些模型使开发人员能够利用用户设备的功能进行经济高效的推理，而无需向第三方服务器发送数据和从第三方服务器接收数据，这也有助于保护用户隐私。为了做到这一点，必须仔细优化模型以有效利用可用的系统资源，因为 LLM 通常对内存和处理能力都有很高的要求。这篇技术文章详细介绍了如何……
Soft Computing, Volume 28, Issue 7-8, April 2024
1) 某些树结构的紧密度作者：Hande Tunçel Gölpek页数：5751 - 57632) 使用新的数据驱动优化方法进行家庭医疗保健设备生产组合设计作者：Mohammad Sheikhasadi、Amirhossein Hosseinpour...Masoud Rabbani页数：5765 - 57843) 用于强广义最小标签生成树问题的基于社区的之字形引导算法作者：Hao Long、Yinyan Long...Fu-ying Wu页数：5785 - 57934) 具有增强开发和探索功能的持续人工学习优化作者：Ling Wang、Yihao Jia...Minrui Fei页数：57
Using optimization strategies to prioritize and schedule dredging operations
美国陆军工程兵团 (USACE) 的研究人员利用人工智能和运筹学方法开发了疏浚优化模型，以帮助确定整个企业疏浚作业的优先顺序和安排。
通过该联合解决方案，可以轻松在 AWS 上构建、训练和优化模型，然后使用 AWS IoT Greengrass 将它们部署到基于 Jetson 的终端节点。
我们很高兴地宣布 cloudml 软件包现已推出，它为 Google Cloud Machine Learning Engine 提供了 R 接口。CloudML 提供了许多服务，包括按需访问 GPU 上的训练和超参数调整，以优化模型架构的关键属性。
