Beginner’s Guide to Data Extraction with LangExtract and LLMs
如果您需要从文本中提取特定数据，LangExtract 提供了一种快速、灵活且适合初学者的方法。
Policy Maps: Tools for Guiding the Unbounded Space of LLM Behaviors
人工智能政策为人工智能模型的可接受行为设定了界限，但这在大型语言模型 (LLM) 的背景下具有挑战性：如何确保覆盖广阔的行为空间？我们引入了政策地图，这是一种受物理地图制作实践启发的人工智能政策设计方法。政策地图不是以全面覆盖为目标，而是通过有意识的设计选择来帮助有效导航，了解哪些方面要捕获，哪些方面要抽象。借助政策投影仪（一种用于设计法学硕士政策地图的交互式工具），人工智能从业者可以调查模型的情况……
Build LLM Agents Faster with Datapizza AI
新的 GenAI 框架“意大利制造”使用 Datapizza AI 更快地构建 LLM 代理一文首先出现在 Towards Data Science 上。
4 Techniques to Optimize Your LLM Prompts for Cost, Latency and Performance
了解如何大幅提高 LLM 申请的性能帖子 4 条优化 LLM 提示成本、延迟和性能的技术首先出现在《走向数据科学》上。
Memory-Efficient Backpropagation for Fine-Tuning LLMs on Resource-Constrained Mobile Devices
使用反向传播对大型语言模型 (LLM) 进行微调（即使对于 LoRA 等参数子集）可能比推理更消耗内存，并且对于资源受限的移动设备来说通常被认为是不切实际的。零阶优化 (ZO) 等替代方法可以大大减少内存占用，但代价是模型收敛速度显着减慢（比反向传播多 10 倍到 100 倍的步骤）。我们提出了一种在移动设备上实现反向传播 (MeBP) 的内存高效实现，它可以在内存使用和计算之间提供更好的权衡……
Run vLLM Models Locally with a Secure Public API
使用 vLLM 在本地运行 LLM，并使用 Clarifai Local Runners 通过安全的公共 API 公开它们。
En ny super prompt kan potentiellt öka kreativiteten i LLM
无聊的人工智能答案问题 一项新的研究技术可以使像 ChatGPT 这样的语言模型显着更具创造性，而您所需要的只是一个智能提示。当您向 ChatGPT 询问问题时，您通常会得到一个“典型”答案。这是由于研究人员所谓的“模式崩溃”，语言模型陷入了安全且可预测的答案中，而不是[…]这篇文章《一种新的超级提示可能会增加法学硕士的创造力》首先出现在人工智能新闻上。
Китайская LLM с открытым кодом бросает вызов лидерам рынка
阿里巴巴声称其 Qwen3-Omni 在一系列标准测试中均表现出色。
How Amazon Bedrock Custom Model Import streamlined LLM deployment for Salesforce
本文展示了 Salesforce 如何将 Amazon Bedrock 自定义模型导入集成到其机器学习操作 (MLOps) 工作流程中，在不更改应用程序的情况下重用现有终端节点，以及如何对可扩展性进行基准测试。我们分享有关运营效率和成本优化收益的关键指标，并提供简化部署策略的实用见解。
The Beginner’s Guide to Tracking Token Usage in LLM Apps
如果你不跟踪代币，那么每次你的应用程序与法学硕士对话时，你基本上都是在烧钱。
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。
What It Really Takes to Fine-Tune a LLM Model for a Real-World Use Case
了解如何为现实世界的应用程序安全地微调 LLM 帖子“为真实世界用例微调 LLM 模型真正需要什么”一文首先出现在 Spritle 软件上。
Samsungs lilla AI-modell TRM utmanar större LLM-modeller
三星研究人员开发了一种名为 TRM（微小递归模型）的新型开放推理模型，该模型在特定问题上的性能比其他模型大 10,000 倍。基于递归推理的模型表明，小型网络无需在 GPU 和功耗上进行大量投资即可实现高性能。 TRM 是 MIT 许可下的开源代码，并且 [...] 三星的小型 AI 模型 TRM 挑战更大的 LLM 模型，首次出现在 AI News 上。
Alvaro R. Smith是中国，台湾和蒙古的副助理助理秘书。在这一职位上，他担任中国，台湾和蒙古的所有事物战争部长的首席顾问，是政策与战略制定，监督，当局审查以及国家级别的机构间整合的唯一枢纽，以使该部门在
PewDiePie har byggt sitt eget AI-system ChatOS
PewDiePie 在本地多 GPU 机架上构建了一个名为 ChatOS 的自托管 AI 系统，无需云服务即可运行大型开放模型。这是瑞典人 Felix Kjellberg (PewDiePie) 设计的一个很酷且令人印象深刻的人工智能项目或迷你实验室。 ChatOS 是一个定制的 Web 界面，PewDiePie 在本地托管开放的 LLM，以实现隐私、控制和低延迟，而不是 […]PewDiePie 构建了自己的 AI 系统 ChatOS 的帖子首次出现在 AI 新闻中。
“Systems thinking helps me put the big picture front and center”
郭帅谈深度研究代理、分析型人工智能与基于 LLM 的代理以及系统思维“系统思维帮助我将大局置于中心位置”首先出现在《走向数据科学》上。
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......
