Build reliable AI systems with Automated Reasoning on Amazon Bedrock – Part 1
受监管行业的企业通常需要数学确定性，确保每个人工智能响应都符合既定政策和领域知识。受监管的行业不能使用传统的质量保证方法，仅测试人工智能输出的统计样本并对合规性做出概率断言。当我们在 Amazon Bedrock Guardrails 中推出自动推理检查时，预览版位于 [...]
こんにちは，你好。 Anthropic 最近推出的 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5（现已在 Amazon Bedrock 上提供）标志着生成式 AI 模型的重大飞跃。这些最先进的模型擅长复杂的代理任务、编码和企业工作负载，为开发人员提供增强的功能。除了新型号之外，我们很高兴地宣布 [...]
RL for Reasoning by Adaptively Revealing Rationales
我们提出，来自部分专家演示的强化学习（RL）不仅仅是一种训练启发式方法，而且是解决复杂序列生成任务的一个有前景的框架。监督微调（SFT）依赖于密集的真实标签，随着序列长度的增长，其成本也越来越高。另一方面，强化学习则面临着稀疏奖励和组合大输出空间的问题。我们通过引入自适应回溯（AdaBack）来解决这个问题，这是一种按样本课程学习算法，在训练期间仅显示目标输出的部分前缀。该...
推理已成为大型语言模型 (LLM) 的核心范式，不断提高各种基准的准确性。然而，它是否适合精度敏感的任务仍不清楚。我们提出了第一个在严格的低误报率（FPR）制度下分类任务推理的系统研究。我们的分析涵盖两项任务——安全检测和幻觉检测——使用标准法学硕士和大型推理模型（LRM）在微调和零样本设置下进行评估。我们的结果揭示了一个明显的权衡：Think On（推理增强）生成改进......
Water Cooler Small Talk, Ep. 9: What “Thinking” and “Reasoning” Really Mean in AI and LLMs
理解人工智能如何模拟“理性”，以及为什么它不是人类在思考时所做的事情The post Water Cooler Small Talk，Ep. 9：人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义首先出现在《走向数据科学》上。
实体链接 (EL) 传统上依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调。虽然最近的小样本方法通过提示来利用大型语言模型 (LLM) 来减少训练要求，但由于昂贵的基于 LLM 的推理，它们常常效率低下。 ARTER（自适应路由和目标实体推理）提出了一种结构化管道，通过策略性地结合候选生成、基于上下文的评分、自适应路由和选择性推理，无需深度微调即可实现高性能。 ARTER 计算一小组...
Inductive Domain Transfer In Misspecified Simulation-Based Inference
基于模拟的推理 (SBI) 是一种统计推理方法，用于在可能性难以处理但可以进行模拟时估计物理系统的潜在参数。在实践中，SBI 经常受到模型错误指定的阻碍——由于固有的建模简化而导致模拟和现实世界观察结果之间的不匹配。 RoPE 是一种最新的 SBI 方法，它通过两阶段域传输过程解决了这一挑战，该过程将半监督校准与基于最佳传输 (OT) 的分布对齐相结合。然而，RoPE 以完全传导的方式运行……
Best Reasoning Model APIs | Compare Cost, Context & Scalability
使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。
本文提供了针对文档处理任务微调 Amazon Nova Lite 的综合实践指南，重点是税表数据提取。使用我们的开源 GitHub 存储库代码示例，我们演示了从数据准备到模型部署的完整工作流程。
Clarifai 11.9: Introducing Clarifai Reasoning Engine Optimized for Agentic AI Inference
Clarifai 推理引擎、新工具包、Qwen 模型和 GPU 选项，可实现更快、优化的 AI 工作负载。
Top LLM Inference Providers Compared - GPT-OSS-120B
比较顶级 GPT‑OSS‑120B 推理提供商的吞吐量、延迟和成本。了解 Clarifai、Vertex AI、Azure、AWS 等如何处理推理繁重的工作负载和实际应用程序。
Analyzing Dialectical Biases in LLMs for Knowledge and Reasoning Benchmarks
大型语言模型 (LLM) 在现代自然语言处理中无处不在。然而，之前的研究表明，代表性不足的英语方言的法学硕士成绩有所下降。我们分析了将“标准”美式英语问题典型化为非“标准”方言变体对多项选择题回答任务的影响，发现准确率降低了 20%。此外，我们还调查了非“标准”英语问题中表现不佳的语法基础。我们发现各个语法规则对性能有不同的影响，但有些更……
Best GPUs for GPT-OSS Models (2025) | Clarifai Reasoning Engine
使用 Agno 和 GPT-OSS-120B 构建 AI 代理，从网络搜索到多代理系统
What Is an AI Reasoning Engine? Types, Architecture & Future Trends
使用 Agno 和 GPT-OSS-120B 构建 AI 代理，从网络搜索到多代理系统
检测大型分布式系统中的异常存在一些挑战。第一个挑战来自需要处理的数据量。在高吞吐量环境中标记异常需要仔细考虑算法和系统设计。第二个挑战来自在生产中利用此类系统的时间序列数据集的异质性。在实践中，异常检测系统很少针对单个用例部署。通常，需要监控多个指标，通常跨多个领域（例如工程、业务和……
Implement automated monitoring for Amazon Bedrock batch inference
在这篇文章中，我们演示了金融服务公司如何使用 FM 处理大量客户记录并获取特定的数据驱动产品推荐。我们还展示了如何为 Amazon Bedrock 批量推理作业实施自动监控解决方案。通过使用 EventBridge、Lambda 和 DynamoDB，您可以实时了解批处理操作，从而可以根据客户信用数据高效生成个性化产品推荐。
Advanced AI for physical reasoning and action
Google DeepMind 推出了 Gemini Robotics，这是一种人工智能系统，允许机器人“先思考后行动”，规划复杂的任务，甚至在不同类型的机器人之间转移技能。凭借先进的推理、安全功能和跨实体学习，机器人变得真正智能。
