Boost Your LLM Output and Design Smarter Prompts: Real Tricks from an AI Engineer’s Toolbox
不仅要问什么，而且您如何问。迅速工程技术的实用技术可以提高您的LLM输出和设计更智能的提示：AI工程师工具箱的真正技巧首先出现在数据科学方面。
Why LLMs Overthink Easy Puzzles but Give Up on Hard Ones
人工智能通过大型语言模型（LLM）及其高级同行，大型推理模型（LRMS），重新定义机器如何处理和生成类似人类的文本。这些模型可以写论文，回答问题，甚至解决数学问题。然而，尽管具有令人印象深刻的能力，但这些模型表现出了好奇的行为：它们经常夸大简单的问题，而[...]为什么llms llms过度思考轻松拼图但放弃了硬性问题，这首先出现在unite.ai上。
Vilka europeiska AI-företag har utvecklat användbara LLM?
目前在欧洲的AI阵线上发生了一些事情，追求发展竞争性的大语言模型（LLM）正在如火如荼地进行。尽管美国和中国仍在领导比赛中，但几位欧洲球员已经向前迈出了重要一步，实际上已经可以提供功能功能的LLM Solutions Sectims，甚至开放了[…]欧洲AI公司开发了有用的LLM的职位？首次出现在AI新闻中。
AI’s Greatest Contributions to Our Lives
它很重要：AI对我们生活的最大贡献包括更智能的医疗保健，学习，运输和生产力。
What Comes After the LLM: Human-Centered AI, Spatial Intelligence, and the Future of Practice
在最近的高信号情节中，我们与Fei-Fei Li博士进行了交谈，谈到了建立以人为中心的AI的真正含义，以及接下来的领域可能会前进。 FEI-FEI并未将AI描述为功能甚至行业。她称其为“文明技术”，这是一种像电力或计算本身一样基础的力量。 […]
Ny studie avslöjar att vissa LLM kan ge vilseledande förklaringar
Microsoft和MIT的研究人员开发了一种确定AI系统何时撒谎或提供误导性解释的方法。当大型语言模型（LLM）为其决策提供合理但不可靠的解释时，这项称为“因果概念忠诚”的新技术可以揭示。 AI的解释AI系统的问题是，Chatgpt和GPT-4可以给出答案的答案[…]新的新研究表明，某些LLLM可以在AI新闻中首次出现误导性解释。
Enhanced diagnostics flow with LLM and Amazon Bedrock agent integration
在这篇文章中，我们探讨了Noodoe如何使用AI和Amazon Bedrock优化EV充电操作。通过集成LLM，Noodoe可以增强电台诊断，启用动态定价并提供多语言支持。这些创新降低了停机时间，最大化效率并提高了可持续性。继续阅读以发现AI如何转换电动汽车充电管理。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
May Must-Reads: Math for Machine Learning Engineers, LLMs, Agent Protocols, and More
我们在过去的一个月中选择了我们阅读最多和显示的文章。帖子可能必须阅读：机器学习工程师，LLMS，代理协议等的数学首先出现在数据科学方面。
GAIA: The LLM Agent Benchmark Everyone’s Talking About
从业人员需要了解的有关LLM代理商的基准盖亚之后：LLM代理商基准每个人都在谈论的LLM代理商首先出现在数据科学方面。
Tree of Thought Prompting: Teaching LLMs to Think Slowly
用增强推理的邮政思想树促使人们进行扫雷者：教LLMS慢慢地出现在数据科学方面。
Transforming LLM Performance: How AWS’s Automated Evaluation Framework Leads the Way
大语言模型（LLMS）正在迅速改变人工智能（AI）的领域，从客户服务聊天机器人到高级内容生成工具。随着这些模型的规模和复杂性的增长，确保其产出始终是准确，公平和相关的变得更具挑战性的。为了解决此问题，AWS的自动评估框架提供了[…]转换LLM绩效的帖子：AWS的自动化评估框架如何首先出现在Unite.ai上。
How to Evaluate LLMs and Algorithms — The Right Way
永远不要错过我们每周的新闻新闻，这是我们每周的新闻通讯，其中包括一流的编辑选择，深度潜水，社区新闻等。立即订阅！如果您看到的输出不符合期望，那么将大型语言模型和强大的算法集成到工作流程中所需的所有艰苦工作都可能浪费。 […]如何评估LLM和算法的帖子 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
The 3 Horizons of LLM Evolution
从本机LLM（2018）到LLM代理（2025）的转变使AI能够超越静态知识，整合检索，推理和现实世界中的相互作用，以解决自动问题解决。
