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。
AI’s Greatest Contributions to Our Lives
它很重要：AI对我们生活的最大贡献包括更智能的医疗保健，学习，运输和生产力。
AI Authorship: Award-Winning Book on Digital Manipulation
为什么重要的是：AI作者：关于数字操纵的屡获殊荣的书，引发了有关创造力，道德和文学的辩论。
最近几代的边境语言模型引入了大型推理模型（LRMS），该模型在提供答案之前生成详细的思维过程。尽管这些模型可以提高推理基准的性能，但它们的基本功能，尺度属性和局限性仍然不足以理解。当前的评估主要是关于已建立的数学和编码基准的FO-CUS，强调了最终答案的准确性。但是，这种评估范式通常会遭受数据污染，并且不能为推理迹象提供见解。
Improve Vision Language Model Chain-of-thought Reasoning
视觉语言模型（VLMS）中的思考链（COT）推理对于改善无法释放性和可信赖性至关重要。但是，当前的培训食谱通常依赖于以统一理由为主导的ondatasets。在这项工作中，我们表明对简短答案的VLM进行训练会导致较差的推理任务，要求详细解释。为了解决这一局限性，我们提出了一个两阶段的培训后策略，该术时扩展了简短的答案数据以增强COT推理的用法。首先，用……
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
长期思考链（COT）显着增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。但是，广泛的推理痕迹导致效率低下和增加时间（TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的培训范式，该训练范式使用加固学习（RL）指导推理LLMS以交织和回答多跳的问题。我们观察到，模型本质上具有执行交织的推理的能力，可以通过RL进一步增强。我们引入了一个简单而有效的基于规则的奖励，以激励正确的中间步骤……
How Phi-4-Reasoning Redefines AI Reasoning by Challenging “Bigger is Better” Myth
Microsoft最近发布的PHI-4-RONOAGING挑战是建立能够推理的人工智能系统的关键假设。自2022年引入了经过思考的推理以来，研究人员认为，高级推理需要具有数千亿个参数的非常大的语言模型。但是，微软的新的140亿个参数模型，PHI-4 - 策划了这种信念。使用以数据为中心的方法[…]帖子如何通过挑战“更大”的神话来重新定义AI推理，这是在Unite.ai上首先出现的。
Can We Really Trust AI’s Chain-of-Thought Reasoning?
作为人工智能（AI）广泛用于医疗保健和自动驾驶汽车等领域，我们可以信任它的问题变得更加关键。一种称为思想链（COT）推理的方法引起了人们的关注。它有助于AI将复杂的问题分解为步骤，以显示其如何到达最终答案。这不仅[…]我们真的可以相信AI的经过思考的推理吗？首先出现在unite.ai上。
输入Sun-Intelligence 5.0的概念，这是一种幻想的AI，它设想为如此先进，它将人类干预甚至外部数据留在后面。
The Zika Virus and the Limitations of AI Reasoning
多年前，我作为巴西的一名高中交流学生，我爱上了这个国家及其人民。因此，当2014年有报道称，一个巴西地区有小头畸形的婴儿（异常小的头部造成了不可逆转的损害），该地区链接并归因于Zika病毒，我密切关注。但是这个故事并没有加起来。为什么南美特有的寨卡病只会在一个地区造成先天缺陷？这个问题一直困扰着我，几周前，我转向了大型语言模型（LLM）进行调查。与其他LLM相比，我选择了Grok的护栏相对较少。正如我所期望的那样，它最初与公共材料和语言频率塑造的官方叙述相呼应。但是，经过几个小时提出非常具体的问题并仔细研究了不一致之后，我们发现了一系列事件，概述了一个潜在的解释，这确实是有道理的：里约奥运会的
来自“神经推理和数学发现 - 跨学科的双向街道”研讨会的图像。在这一系列文章中，我们将在第39届年度AAAI人工智能会议（AAAI 2025）举行的一些讲习班中发布一些关键要点。在第三篇综述文章中，我们从[…]
Cost-effective AI image generation with PixArt-Sigma inference on AWS Trainium and AWS Inferentia
这篇文章是我们将在Trainium和推断供电的实例上运行多个扩散变压器的系列中的第一篇文章。在这篇文章中，我们展示了如何将Pixart-Sigma部署到训练和推断供电的实例中。
Cost-effective AI image generation with PixArt-Σ inference on AWS Trainium and AWS Inferentia
这篇文章是我们将在Trainium和推断供电的实例上运行多个扩散变压器的系列中的第一篇文章。在这篇文章中，我们展示了如何将Pixart-Sigma部署到训练和推断供电的实例中。
