Guardsmen Refine Readiness During Training
守卫者分配给第168翼行动小组，在阿拉斯加埃尔森空军基地的化学，生物，放射学和核训练期间，在化学，生物，放射学和核训练期间，在模拟的高威胁环境中提高了他们的反应技巧。
Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM?
最近的方法表明，当鼓励大型语言模型 (LLM) 首先解决主任务的子任务时，它们可以更好地解决推理任务。在本文中，我们设计了一种类似的策略，将推理任务分解为问题分解阶段和问题解决阶段，并表明该策略能够胜过单阶段解决方案。此外，我们假设与问题解决相比，分解应该更容易提炼成较小的模型，因为后者需要大量的领域知识，而前者只需要……
Accurate Knowledge Distillation via N-best Reranking
我们建议利用 n-best 重新排序来增强序列级知识蒸馏 (Kim and Rush, 2016)，其中我们从前 n 个最佳假设中提取学生模型训练数据的伪标签，并利用具有不同归纳偏差、目标函数或架构的多样化模型集（包括一些公开可用的大型语言模型）来挑选最高质量的假设作为标签。通过在 WMT’21 德语 ↔ 英语和中文 ↔ 英语翻译任务上的实验验证了我们提案的有效性。我们的结果表明，利用……
Study Unveils How Mouse Brains Refine Visual Information
新研究揭示了小鼠大脑如何提炼视觉信息，支持分层处理的想法，并为神经形态计算系统的开发提供了宝贵的见解。
Defenders of Voice: Reality Defender Taps Hume AI to Stay Ahead in Deepfake Battleground
想象一个未来，假名不仅是蒙面陌生人，而且还模仿了您的老板，您的朋友甚至家人的光滑AI生成的声音。那个未来的距离要比我们想要的要快。现实防守者是已经保护视频和图像真实性的DeepFake检测平台，今天宣布了针对合成语音威胁的小规模爆发行动：与Hume AI的情绪精明的声音团队的战略伙伴关系。要点？现实防守者将首先访问休ume的下一代语音AI模型，这是在制作数据集和提炼检测策略方面的首发，即使是最具说服力的Deepfake […]
UICoder: Finetuning Large Language Models to Generate User Interface Code through Automated Feedback
大型语言模型（LLMS）难以始终生成编译并产生视觉相关设计的UI代码。现有的改善发电的方法取决于昂贵的人类反馈或提炼专有模型。在本文中，我们探讨了自动反馈（编译器和多模式模型）的使用来指导LLMS生成高质量的UI代码。我们的方法从现有的LLM开始，并通过使用原始模型自我生成大型合成数据集来迭代地产生改进的模型，并应用自动化工具来积极过滤，得分和删除…
New B-1B Bomber Task Force Deploys to Norway
轰炸机将驾驶以盟友为主的任务来练习高威胁的空中操作，并在查找，修复，跟踪和目标过程中提炼技能。美国空军B-1B三名枪手轰炸机于2025年8月9日抵达挪威，作为最新轰炸机特遣部队欧洲25-4B的一部分，开始以盟友领导的培训行动。这架飞机被分配给[…]新的B-1B轰炸机工作队部署到挪威的飞机首先出现在航空员身上。
Clarifai 11.1: Control Center (Public Preview): One Dashboard, Total Control Over Your AI Operations
Clarifai 的控制中心、GCP 对计算业务流程的支持、DeepSeek-R1 提炼模型以及开源数据实用程序库。
Boost team innovation, productivity, and knowledge sharing with Amazon Q Apps
在本文中，我们展示了 Amazon Q Apps 如何帮助最大限度地发挥现有知识资源的价值，并提高从财务到 DevOps 再到支持工程师等各个团队的生产力。我们分享了生成式 AI 助手如何实现相关信息的展示、复杂主题的提炼、自定义内容的生成和工作流的具体示例，同时保持强大的安全性和数据治理控制。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 12, December 2024
1) 社论：人工智能研究的未来方向作者：Hussein Abbass页数：5858 - 58622) 确保自主和智能系统开发中的道德标准作者：Anetta Jedlickova页数：5863 - 58723) 生成式人工智能和大型语言模型的最新进展：现状、挑战和前景作者：Desta Haileselassie Hagos、Rick Battle、Danda B. Rawat页数：5873 - 58934) 深度迁移学习中的可迁移性估计综述作者：Yihao Xue、Rui Yang、Xiaohan Chen、Weibo Liu、Zidong Wang、Xiaohui Liu页数：5894 - 5
'Real Trump agenda': Top Dems slam GOP's austerity rampage
参议院财政委员会民主党主席周一表示，共和党计划将医疗补助和联邦营养援助作为目标，以帮助抵消其税收议程的巨额成本，这体现了新一届共和党三巨头的经济议程，由当选总统唐纳德·特朗普领导，他在 2024 年竞选期间摆出工薪阶层冠军的姿态。“你无法想出比通过削减医疗补助和增加儿童饥饿来为富人减税买单更好的特朗普议程的提炼，”参议员罗恩·怀登 (D-Ore.) 在《华盛顿邮报》报道详细介绍共和党内部讨论医疗补助工作要求、削减补充营养援助计划 (SNAP) 以及其他可能对为数千万美国人提供医疗保险和食品援助的计划进行更改后发表声明称。 “实施这项计划将给数百万工薪家庭带来真正的困难，并增加他们的生活成本，但
Recurrent Drafter for Fast Speculative Decoding in Large Language Models
我们提出了 Recurrent Drafter (ReDrafter)，这是一种先进的推测解码方法，可实现大型语言模型 (LLM) 推理的最先进的加速。性能提升由三个关键方面推动：(1) 利用循环神经网络 (RNN) 作为 LLM 隐藏状态的草稿模型条件，(2) 对波束搜索结果应用动态树注意算法以消除候选序列中的重复前缀，以及 (3) 通过 LLM 中的知识提炼进行训练。ReDrafter 使用 PyTorch 将 MT-Bench 中的 Vicuna 推理速度提高了 3.5 倍……
The Four Pillars of a Data Career
获得入门级数据分析师职位的技术基础照片由 Jon Tyson 在 Unsplash 上拍摄TLDR；电子表格 (Excel)SQL 可视化工具 (Tableu 或 Power BI)脚本语言 (Python 或 R)简介试图进入数据领域的人经常问我，他们需要学习哪些技能才能获得第一份数据工作，以及他们应该在哪里学习这些技能。这篇文章是我在过去 5 年里为有抱负的数据科学家、分析师和工程师提供的建议的提炼。本文主要面向希望获得第一份数据工作机会的自学成才的数据骑师。如果你正在阅读这篇文章，那么你的第一份工作很可能就是分析师。数据领域的大多数入门级职位都是分析师，我不认为数据科学家或数据工程师是入
Morgan Stanley Rolls Out New GenAI Solution To Support Staff In Gaining Insight From Data Libraries
请注意，我们无权提供任何投资建议。本页内容仅供参考。摩根士丹利 (Morgan Stanley) 最近推出了一款名为 AskResearchGPT 的新型生成式 AI 助手。它打算将其提供给员工，员工将能够使用它来从其数据中挖掘和提炼见解......继续阅读摩根士丹利推出新的 GenAI 解决方案，以支持员工从数据库中获取见解摩根士丹利推出新的 GenAI 解决方案，以支持员工从数据库中获取见解首先出现在经济观察中。
ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results
知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成
Sun-Intelligence 4.0 will soon be here: The Dawn of the Super-Robot
Sun-Intelligence 4.0 代表了下一步——人机混合智能的一次巨大飞跃，数百万台智能机器的分布式能力被提炼成一个超级智能实体：超级机器人。
