AI Model Training vs Inference: Key Differences Explained
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
Face of Defense: Sailor Unlocks Full Potential, Trains Future Generations
陆军PFC。欧内斯特·威廉·普鲁斯曼（Ernest William Prussman）无畏地带领他的球队参加了战斗，因为盟军将欧洲推向第二次世界大战期间的欧洲释放非洲大陆。
How Do You Teach an AI Model to Reason? With Humans
AI模型正在快速发展。但是他们可能缺乏（大多数）人类呢？常识：通过现实世界经验而发展的一种理解，即鸟类不能向后飞，镜子是反射性的，冰融入了水中。尽管这些原则对人类来说似乎很明显，但必须将其教给AI模型，以阅读文章
层次推理模型（HRM）系统的建模是建立人类大脑处理复杂信息的方式，并且在臭名昭著的难以基础的基准中优于领先的LLM。
“Where’s Marta?”: How We Removed Uncertainty From AI Reasoning
用正式验证克服LLM限制的入门。帖子“在哪里？”：我们如何从AI推理中删除不确定性，首先出现在数据科学方面。
Optimizing Salesforce’s model endpoints with Amazon SageMaker AI inference components
在这篇文章中，我们分享了Salesforce AI平台团队如何优化GPU利用率，提高了资源效率并使用Amazon SageMaker AI，特别是推理组件来节省成本。
PwC and AWS Build Responsible AI with Automated Reasoning on Amazon Bedrock
这篇文章介绍了AWS和PWC如何开发新的推理检查，这些检查将深厚的行业专业知识与亚马逊基岩护栏的自动推理检查相结合，以支持创新。
Coconut: A Framework for Latent Reasoning in LLMs
用简单的术语解释椰子（训练大语言模型以在连续的潜在空间中进行推理）椰子：LLMS中潜在推理的框架首先出现在数据科学方面。
Gavel Exec Launches Deep Reasoning Mode
盖尔维尔（Gavel）已在木槌执行中启动了深层推理模式，其Microsoft Word word加载项是AI-Power的合同进行红线，起草和谈判。它使用多个Genai模型，...
Eliciting In-context Retrieval and Reasoning for Long-Context Language Models
长篇文化语言模型（LCLM）的最新进展有可能通过简化管道来转换检索功能的生成（RAG）。借助其扩展的上下文窗口，LCLM可以处理整个知识库并直接处理检索和推理。此功能定义为在文本检索和推理（ICR2）。但是，像Loft这样的现有基准通常高估了LCLM的性能，因为它们缺乏足够挑战性的环境。为了解决这个问题，我们介绍了ICR2，这是一种旨在更现实的LCLMS评估和培训的基准。这个…
Medal of Honor Monday: Army Sgt. James Mestrovitch
有些人加入海军获得福利。其他人也加入了世界。对于海军小官员一级杰克逊·沃德（Jackson Ward）来说，这是有机会释放他的全部潜力并成为更大事物的一部分。
AI may be good at parroting medical answers, but it's not so great at reasoning them out
美国科学家说，当很容易在网上找到答案时，AI聊天机器人非常擅长回答医疗问题，但是当被要求使用推理来达到答案时，其准确性会急剧下降。该团队测试了六个AI聊天机器人，包括Chatgpt，Llama和Deepseek。要查看聊天机器人是否可以使用推理来提出答案，而不仅仅是在网上找到一个答案，他们问了聊天机器人68个问题。但是，在聊天机器人搜索的数据中，他们用“没有其他答案”一词替换了易于找到的答案，因此AIS必须将其方法推定为解决方案。他们说，这使聊天机器人的准确程度降低了，而DeepSeek遇到了68个问题中的6个，而Chatgpt填写了18个问题。表现最差的是梅塔（Meta）的lllama，它遇
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。
Medal of Honor Monday: Army Cpl. Sidney Manning
陆军CPL。西德尼·恩尼斯特·曼宁（Sidney Earnest Manning）在第一次世界大战中的一个主要盟友反击之后，他的上级摔倒后，他的领导和英勇获得了荣誉勋章。
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。
From REST to Reasoning: A Journey Through AI-First Architecture
我们将从认罪开始：即使经过多年的设计企业系统，AI体系结构仍然是我们的行动目标。景观的变化如此之快，以至于今天感觉到最前沿的东西可能是明天的餐桌赌注。但这就是为什么我们想分享这些想法的原因，因为我们都在学习。在[…]
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。
