Refining Intelligence: The Strategic Role of Fine-Tuning in Advancing LLaMA 3.1 and Orca 2
在当今快节奏的人工智能 (AI) 世界中，微调大型语言模型 (LLM) 已变得至关重要。这个过程不仅仅是增强这些模型并对其进行定制以更精确地满足特定需求。随着人工智能继续融入各个行业，为特定任务定制这些模型的能力变得越来越重要。微调可提高性能 […]The post 完善智能：微调在推进 LLaMA 3.1 和 Orca 2 中的战略作用首次出现在 Unite.AI 上。
LLaMA in R with Keras and TensorFlow
使用 TensorFlow 和 Keras 在 R 中实现和演示大型语言模型 LLaMA。
Meta AI presented a series of language models – LLaMA
Meta AI 推出了 LLaMA，这是一组基础语言模型，可以与 GPT-3、Chinchilla 和 PaLM 等现有最佳模型相媲美甚至超越它们。
在这篇文章中，我们提出了一个完整的解决方案，用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上使用AWS深度学习容器（DLC）建立安全，可扩展和高效的基础架构。
Run Ollama Models Locally and make them Accessible via Public API
在本地运行Ollama模型，并使它们可以通过公共API
来自Turkiye的蜘蛛属Hellamalthonica Bosmans，2023年（Araneae，Agelenidae），描述了一个新物种背景，蜘蛛属Hellamalthonica Bosmans，2023年，Agelenidae家族的2023年目前包含五个物种，所有物种都来自Greece。该属尚未在turkiye记录。新信息新物种，hellamalthonica kazdagensis sp。十一月，来自Turkiye的Balıkesir省KazDağı山（♂♀）。这也是Turkiye Hellamalthonica的第一份报告。给出了新物种的形态描述，显微镜检查和扫描电子显微镜图像（S
AI Agent with Multi-Session Memory
仅使用Python＆Ollama（没有GPU，无apikey）从头开始构建。具有多课程记忆的后AI代理首先出现在数据科学上。
How to Train a Chatbot Using RAG and Custom Data
通过Llamathe Post如何使用抹布和自定义数据训练聊天机器人，首先出现在数据科学方面。
Building AI Agents with llama.cpp
本指南将带您完成在本地计算机上设置和运行Llama.cpp服务器的整个过程，构建本地AI代理，并使用各种提示进行测试。
Training Llama 3.3 Swallow: A Japanese sovereign LLM on Amazon SageMaker HyperPod
Tokyo科学院已经成功训练了Llama 3.3 Swallow，这是一种使用Amazon Sagemaker Hyperpod的700亿参数大语模型（LLM），具有增强的日本能力。该模型在日语任务中表现出了卓越的性能，表现优于GPT-4O-Mini和其他领先的模型。该技术报告详细介绍了项目期间开发的培训基础设施，优化和最佳实践。
Llama 3.3 Nemotron Super 49b V1 AndlAma 3.1 Nemotron Nano 8b V1现在可以在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart中获得。现在，您可以在此发布中，您可以部署Nvidia的Newewest推理模型来构建，实验，实验性地逐步扩展您的生成ai aws aws aws aws aws。
Run the Full DeepSeek-R1-0528 Model Locally
使用Ollama和WebUI在本地运行量化版本DeepSeek-R1-0528模型。
From Jailbreaks to Injections: How Meta Is Strengthening AI Security with Llama Firewall
大型语言模型（LLM）（例如Meta的Llama系列）改变了当今人工智能（AI）的工作方式。这些模型不再是简单的聊天工具。他们可以使用电子邮件，网站和其他来源的输入来编写代码，管理任务并做出决策。这赋予了他们强大的力量，但也带来了新的安全问题。旧保护方法[…]从越狱到注射的帖子：元如何加强与Llama防火墙的AI安全性，首先出现在Unite.ai上。
Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
在这篇文章中，我们演示了使用LlamainDex框架构建代理RAG应用程序的示例。 LlamainDex是将FMS连接到外部数据源的框架。它有助于从数据库，API，PDF等摄入，结构和检索信息，从而使代理和抹布适合AI应用程序。该应用程序用作研究工具，使用亚马逊基岩上的Mistral大2 FM产生对代理流量的响应。
UK and EU Strike Post-Brexit ‘Reset’ Deal
该协议包括新的国防合作伙伴关系，并减少了食品和饮料的支票，经过几个月的谈判，仍然是征服交易者的障碍。 div>
