Using Local LLMs to Discover High-Performance Algorithms
我如何利用我的 MacBook 和本地法学硕士，利用开源模型探索高效代码生成的新领域。这篇文章《使用本地法学硕士发现高性能算法》首先出现在《走向数据科学》上。
A Geometric Method to Spot Hallucinations Without an LLM Judge
想象一群鸟在飞行。没有领导者。没有中央指挥。每只鸟都与邻居保持一致——匹配方向、调整速度、通过纯粹的局部协调保持连贯性。其结果是从局部一致性中形成全球秩序。现在想象一只鸟带着与其他鸟相同的信念飞翔。它的翅膀拍打充满信心。它的速度[…]帖子《无需法学硕士法官即可发现幻觉的几何方法》首先出现在《走向数据科学》上。
Daily Dose: Psychoanalyzing Chatbots – Do LLMs ‘Parrot’ Trauma or Reveal a Stable Self-Story?
研究人员发现，人工智能聊天机器人可以产生类似于人类情感体验的叙述，引发了对弱势用户潜在有害影响的担忧。此外，新的健康研究强调了各种疾病预防策略和护理方面的差异。
DeepMMSearch-R1: Empowering Multimodal LLMs in Multimodal Web Search
现实应用中的多模态大型语言模型 (MLLM) 需要访问外部知识源，并且必须保持对动态且不断变化的现实世界信息的响应，以便解决信息查找和知识密集型用户查询。现有的方法，例如检索增强生成 (RAG) 方法、搜索代理和配备搜索的 MLLM，通常会遇到僵化的管道、过多的搜索调用和构造不良的搜索查询，从而导致效率低下和结果不佳。为了解决这些限制，我们提出......
Meet the new biologists treating LLMs like aliens
大型语言模型有多大？这样想吧。旧金山市中心有一座叫双峰的小山，从那里几乎可以看到整个城市。想象所有的一切——每个街区和十字路口、每个街区和公园，只要你能看到——都用纸覆盖。现在……
How LLMs Handle Infinite Context With Finite Memory
用 114 倍更少的内存实现无限上下文《法学硕士如何使用有限内存处理无限上下文》一文首先出现在《走向数据科学》上。
If I Were An LLM: Lessons Learned In 2025
人工智能很复杂。人类是复杂的。关系？仍在进行中。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
If I Were An LLM: L&D Lookback In 2025
人工智能+人类。我们的关系？复杂。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
How to Read and Understand Judgments as an LL.M. Student
法学硕士对于学生来说，阅读判决书超越了表面理解，要求仔细分析司法推理、解释以及法律原则的不断发展的应用。如果您是法学硕士学生，你的学术日常工作可能已经充满了阅读、研究工作、作业和课程。在这个时间表中添加冗长的法庭判决可能会让人感到筋疲力尽，有时甚至会让人不知所措。判决通常是密集、详细的，并写在……作为法学硕士如何阅读和理解判决的帖子中。学生首先出现在 CMR 博客上。
How LL.M. Students Master Legal Research
法学硕士CMR 大学的学生通过批判性地分析法律、法理学和法律体系来培养先进的法律研究技能，以提出原创的、合理的论点。作为 CMR 大学的学生，您的学术旅程超越了实体法的研究。该课程非常重视法律研究，被理解为对法律、司法判决和法律文献的系统研究和分析，以解决复杂的法律问题......学生硕士法律研究首先出现在 CMR 博客上。
Mastering the Art of Academic Balance in an LL.M. Programme
平衡法学硕士该项目需要严格的时间管理、战略性阅读和学术支持，以成功完成密集的课程作业、研究和期望。您目前是一名法学院学生，正在努力平衡课程与阅读和研究吗？您是否正在寻找资源来更有效地管理您的日程安排？您来对地方了。法学院可能具有挑战性，尤其是在硕士学位阶段。法学硕士学位……在法学硕士中掌握学术平衡的艺术。程序首先出现在 CMR 博客上。
BED-LLM: Intelligent Information Gathering with LLMs and Bayesian Experimental Design
我们提出了一种通用方法，用于提高大型语言模型 (LLM) 使用顺序贝叶斯实验设计 (BED) 框架智能、自适应地从用户或其他外部源收集信息的能力。这使得法学硕士能够充当有效的多轮会话代理并与外部环境进行交互。我们的方法称为 BED-LLM（大型语言模型的贝叶斯实验设计），基于迭代选择问题或查询，最大化关于任务的预期信息增益 (EIG)
2025 Must-Reads: Agents, Python, LLMs, and More
不要错过我们去年最受欢迎的文章！2025 年后必读文章：代理、Python、法学硕士等首先出现在《走向数据科学》上。
Ask Ethan: How do LLMs/chatbots impact students and cheating?
随着技术的进步，作弊的机会也越来越多。人工智能/法学硕士并没有带来新问题；这就是学生们欺骗自己的方式。继续阅读《从一声巨响开始！》 »
For the price of Netflix, crooks can now rent AI to run cybercrime
Group-IB 表示，犯罪分子以订阅价格购买黑暗法学硕士、深度造假等内容据 Group-IB 的研究人员称，网络犯罪已进入人工智能时代，犯罪分子现在使用武器化语言模型和深度造假作为廉价、现成的基础设施，而不是实验工具。
India’s SLM moment: Why Budget support is crucial for home-grown AI models
印度预算：印度的人工智能雄心取决于开发适合当地需求的本土小语言模型 (SLM)，而不是仅仅依赖资源密集型的法学硕士。这些紧凑的、以任务为中心的模型对于实现人工智能访问民主化、支持多种语言以及推动农业和医疗保健等行业的包容性经济增长至关重要。 2026 年预算应优先为可持续土地管理的发展提供资金。
使用几行代码即可将量化模型无缝部署在 Amazon SageMaker AI 上。在这篇文章中，我们探讨了为什么量化很重要——它如何实现更低成本的推理，支持在资源受限的硬件上的部署，并减少现代法学硕士对财务和环境的影响，同时保留其大部分原始性能。我们还深入研究 PTQ 背后的原理，并演示如何量化您选择的模型并将其部署在 Amazon SageMaker 上。
How Beekeeper optimized user personalization with Amazon Bedrock
Beekeeper 的自动排行榜方法和用于动态法学硕士和即时配对选择的人工反馈循环系统解决了组织在快速发展的语言模型领域面临的关键挑战。
