Gorillas adjust aggression based on personal needs and group social dynamics
非人类动物可以适应侵略性的强度和方向，以适应其个人需求和社会环境。
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…
Build a dynamic, role-based AI agent using Amazon Bedrock inline agents
在这篇文章中，我们探讨了如何使用Amazon Bedrock Inline Agents构建应用程序，并演示了单个AI助手如何根据用户角色动态调整其功能。
Choose Your Tactical Asset Allocation Strategy Carefully
晨星公司上周建议战术资产配置基金“再次失败”。这对这类策略来说听起来不祥，但仔细审查后发现，放弃动态调整资产类别权重的想法是错误的。如下所述，战术资产配置 (TAA) 的案例是 […]
What is Agentic Reasoning: How AI Agents Think, Learn, and Make Decisions ?
自主 AI 不再是一个未来的概念——它已经到来，正在改变行业。但是，什么使 AI 真正自主？代理推理使系统能够超越执行任务，独立解决复杂问题、适应变化并在不确定性中蓬勃发展。考虑电子商务中的 AI 代理实时动态调整库存。在黑色星期五期间，它可以分析实时销售数据、预测需求激增，并将库存从低绩效仓库重新分配到高需求地区。这种动态决策无需人工干预即可优化运营。代理推理的核心是结合机器学习、认知架构和实时反馈，以模仿类似人类的适应性。它处理结构化和非结构化数据，识别模式并迭代改进策略。为什么这很重要？代理推理支持自主业务流程、自适应客户支持和智能任务编排——而静态 AI 模型则不足。随着我们探索其构建
