Polymer ink fine-tunes water flow, boosting ethylene yield and cutting energy costs
保持美国能源独立性需要最大程度地减少对外国生产商品化学品和燃料的依赖。使用二氧化碳电解液产生有价值的化学先驱（例如乙烯），这提供了一种使家用原料多样化的方法。但是，到目前为止，这些设备受到低效率的限制，这使它们能够耗尽能源且昂贵。
Fine-tuning zinc supplementation and light exposure to boost microgreens' nutrition
微绿木是年轻的可食用植物，仅需一到三周才能收获，在时尚的餐馆里饰有更多的装饰，这可能是全球饥饿的答案。微绿蛋白已经充满了营养，可以通过几个小小的增长调整使微绿蛋白更加营养。
Fine-tune OpenAI GPT-OSS models using Amazon SageMaker HyperPod recipes
这篇文章是GPT-oss系列的第二部分，专注于Amazon Sagemaker AI的模型定制。在第1部分中，我们使用带有Sagemaker培训工作的开源拥抱面部库进行了微调的GPT-oss模型，该培训工作支持分布式的多GPU和多节点配置，因此您可以按需旋转高性能群集。在这篇文章中，[…]
How I Fine-Tuned Granite-Vision 2B to Beat a 90B Model — Insights and Lessons Learned
一个动手旅行，探索探索微观模型的功能的微调技术。我如何微调的花岗岩效率2B击败90b模型 - 洞察力和经验教训首先出现在数据科学方面。
Advanced fine-tuning methods on Amazon SageMaker AI
在AWS上微调ML模型时，您可以为您的特定需求选择合适的工具。 AWS为数据科学家，ML工程师和业务用户提供了一系列全面的工具，以实现其ML目标。 AWS建立了支持各种ML复杂性的解决方案，从简单的Sagemaker培训工作进行FM微调到萨吉马制造商Hyperpod的力量进行尖端研究。我们邀请您探索这些选项，从适合您当前需求的内容开始，并随着这些需求的变化而发展您的方法。
How to Fine-Tune Small Language Models to Think with Reinforcement Learning
pytorch the Post中的训练GRPO推理模型的视觉游览和从抓斗指南如何微调小语言模型，以增强学习的方式首先出现在数据科学上。
Vision Foundation基础模型在大规模数据上进行了预训练，编码了现实世界概念的丰富表示形式，可以通过微调将其适用于下游任务。但是，一项任务的微调基础模型通常会导致概念忘记其他任务的问题。最新的良好微调方法旨在减轻忘记先验知识而不影响微调的性能。通常通过匹配原始和微调的模型权重或特征对来保留知识。但是，这样的点匹配可能太强了，而没有明确的意识……
Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。
Why Does the Physics of the Universe Seem to Be Fine-Tuned?
保罗·萨特（Paul Sutter），空间自然的基本常数似乎很完美，以使生活存在。如果他们甚至有些不同，我们根本就不会在这里。给定这个坟墓...
The physics of the universe appear to be fine-tuned for life. Why?
宇宙的物理常数似乎有利于生命的存在。那我们为什么在这里呢？
Microsoft Demos Contract Builder Agent + Fine Tuning
科技巨头微软已经演示了它所谓的合同建设者代理商，并（非常简短地）表明了如何进行微调。乍一看...
Fine-Tuning vLLMs for Document Understanding
了解如何对特定任务进行微调视觉语言模型，以供文档理解进行微调VLLM，首先出现在数据科学上。
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。
Fine-tune large language models with reinforcement learning from human or AI feedback
在这篇文章中，我们引入了一种最先进的方法来通过增强学习来微调LLM，审查了RLHF与RLAIF与DPO的利弊，并看到了如何与RLAIF进行LLM微调工作。我们还看到了如何使用拥抱面式变压器和TRL库对萨吉式制造商实施端到端的RLAIF管道，以及使用现成的毒性奖励模型在PPO期间与对齐响应，或直接提示LLM在PPO期间产生定量奖励反馈。
Amazon SageMaker JumpStart adds fine-tuning support for models in a private model hub
今天，我们宣布了一项增强的私人枢纽功能，并具有几种新功能，可为组织提供更大的控制权。这些增强功能包括直接在私人枢纽内微调SageMaker JumpStart模型的能力，支持和管理定制训练的模型，为关联笔记本电脑的深层链接功能以及改进的模型版本管理。
How to Make Your LLM More Accurate with RAG & Fine-Tuning
以及何时使用on the of the of the toper of to in to in to rag＆chilltuning的llm首先出现在数据科学方面。
