在这篇文章中，我们探讨了Crypto.com如何使用用户和系统反馈来不断改进和优化我们的说明提示。这种反馈驱动的方法使我们能够创建更有效的提示，以适应各种子系统，同时在不同用例中保持高性能。
Ny AI-arkitektur från Sapient Intelligence ger 100 gånger snabbare resonemang än LLM:er
智慧智能开发了一种新的AI体系结构，称为层次推理模型（HRM），其实现的推理比传统的大型语言模型（LLM）快100倍。人力资源管理（HRM）模仿了人脑的推理和计划方式，这意味着它在同一级别上的性能，有时比在复杂的推理任务上的语言模型更好，即使它[…] Sapient Intelligence的新帖子AI阶段的新AI架构提供了比LLM更快的100倍：您的首次出现在AI新闻中。
When LLMs Try to Reason: Experiments in Text and Vision-Based Abstraction
大型语言模型可以学会从几个示例中抽象地推理？在本文中，我通过在抽象网格转换任务上测试基于文本的（O3-MINI）和具有图像能力的模型（GPT-4.1）模型来探讨这个问题。这些实验揭示了当前模型依赖于模式匹配，程序启发式和象征性快捷方式而不是强大的概括的程度。即使有多模式输入，推理也经常在微妙的抽象面前分解。结果为使用LLM的当前功能和局限性提供了一个窗口。当LLMS尝试推理的帖子：基于文本和视觉的抽象中的实验首先出现在数据科学方面。
Manage multi-tenant Amazon Bedrock costs using application inference profiles
本文探讨了如何使用Amazon Bedrock的功能称为应用推理配置文件，以实现多租户AI部署的强大监视解决方案。我们演示了如何创建一个可以在复杂的多租户环境中启用颗粒状使用跟踪，准确的成本分配以及动态资源管理的系统。
Medal of Honor Monday: Marine Corps 1st Lt. Frank Reasoner
海军陆战队第一中尉弗兰克·斯坦利推理者被越南敌人领土深处的叛乱分子包围时，他竭尽全力拯救少数被困在他身边的人。
Classify call center conversations with Amazon Bedrock batch inference
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock批处理推理能力构建端到端的解决方案，并使用人类的Claude Haiku模型构建端到端解决方案。我们将浏览分类的旅行社呼叫中心对话分为类别，展示如何生成合成培训数据，处理大量文本数据以及使用AWS服务自动化整个工作流程。
Study could lead to LLMs that are better at complex reasoning
研究人员开发了一种方法，使大型语言模型更适合诸如战略计划或过程优化之类的具有挑战性的任务。
今天，我们很高兴地宣布，Qwen3是QWEN家族中最新一代的大型语言模型（LLMS），可通过亚马逊基岩市场和Amazon Sagemaker Jumpstart获得。通过此启动，您可以在0.6B，4B，8B和32B参数尺寸中部署QWEN3模型，以构建，实验和负责任地扩展您的生成AI应用程序。在这篇文章中，我们演示了如何在Amazon Bedrock Marketplace和Sagemaker Jumpstart上使用Qwen3开始。
From Reporting to Reasoning: How AI Is Rewriting the Rules of Data App Development
使用我们的第一本电子书探索从静态报告到智能应用的转变。
Build and deploy AI inference workflows with new enhancements to the Amazon SageMaker Python SDK
在这篇文章中，我们提供了用户体验的概述，详细介绍了如何使用SageMaker Python SDK使用多个模型来设置和部署这些工作流程。我们介绍构建复杂推理工作流程，将它们部署到sagemaker端点的示例，并调用它们进行实时推理。
Disentangled Safety Adapters Enable Efficient Guardrails and Flexible Inference-Time Alignment
现有用于确保AI安全性的范例，例如护栏模型和对齐训练，通常会损害推理效率或发展灵活性。我们引入了解开的安全适配器（DSA），这是一个新颖的框架，通过将特定于任务优化的基本模型解耦来解决这些挑战。 DSA利用轻巧的适配器来利用基本模型的内部表示形式，从而实现了多种而灵活的安全功能，对推断成本的影响很小。从经验上讲，基于DSA的安全护栏的表现要优于相当优于……
。良好的概述 - 但是，应该更加注意的一件事是：即使以理想的随机方式进行采样和分配，进行标准的随机实验也只能为您提供平均值。这里的问题是，尽管我们可能会估计“真正的”平均因果效应，但[…]
How Apollo Tyres is unlocking machine insights using agentic AI-powered Manufacturing Reasoner
在这篇文章中，我们分享了Apollo轮胎如何使用Amazon Bedrock的生成AI来利用其机器数据的见解，以自然语言交互模式来获得对其制造过程的全面视图，从而实现数据驱动的决策并优化运营效率。
Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1 AndlAma 3.1 Nemotron Nano 8b V1现在可以在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。现在，您可以在此发布中，您可以部署Nvidia的Newewest推理模型来构建，实验，实验性地逐步扩展您的生成ai aws aws aws aws aws。
AI Models Still Far From AGI-Level Reasoning: Apple Researchers
AI模型还远离Agi级推理：Martin Young通过Cointelegraph.com撰写的Apple研究人员，开发人工通用情报（AGI）的竞赛仍然很长一段路要走。最近对领先的AI大语言模型（LLM）（例如Openai的Chatgpt和Anthropic的Claude）的最新更新包括大型推理模型（LRMS），但是它们的基本能力，扩展性能和局限性“保持不足”，“仍然不足以理解”他们指出，当前的评估主要集中于既定的数学和编码基准，“强调最终答案的准确性”。但是，这种评估并不能提供对AI模型的推理能力的见解。这项研究与期望人工通用情报距离几年的期望形成鲜明对比。应用研究人员测试“思考” AI模型
AI reasoning models aren’t as smart as they were cracked up to be, Apple study claims
Apple的一项新研究通过显示推理模型在与复杂问题过载时如何经历“完全准确性崩溃”，引发了AI领域的争议。
