llama关键词检索结果

特朗普y普京hablan de la guerra en ucrania en una llamada compucial

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>

南非总统向非洲人难民挑战特朗普 俄罗斯发动了最大的无人机袭击之一 特朗普y普京hablan de la guerra en ucrania en una llamada compucial 英国和欧盟罢工在脱欧后的“重置”交易 拜登的癌症诊断,以及为什么乌克兰看到暴力激增

South Africa’s President to Challenge Trump on Afrikaner Refugees

在访问白宫时,总统西里尔·拉马福萨(Cyril Ramaphosa)还将重点介绍埃隆·马斯克(Elon Musk)的商机。 div>

如何使用llamaindex

How to Build an AI Journal with LlamaIndex

建立由LlamainDex启动的AI助手的分步指南,如何使用LlamainDex构建AI期刊,首先是迈向数据科学的。

如何使用Ollama和Openai的Simple-evals在GPQA上基准deepSeek-r1蒸馏型

How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals

在DeepSeek-R1的蒸馏型模型上设置并运行GPQA-DIAMOND基准,以评估其推理能力。该帖子如何使用Ollama和OpenAI的Simple-Evals在GPQA上对GPQA进行基准deepSeek-R1蒸馏型,这首先出现在数据科学方面。

与Ollama一起在Jupyterlab中建立自己的AI编码助手,并拥抱Face

Build Your Own AI Coding Assistant in JupyterLab with Ollama and Hugging Face

逐步指南,用于创建本地编码助手而不将您的数据发送到Cloud The Post与Ollama一起在Jupyterlab中构建您自己的AI编码助手,而Hugging Face首先出现在数据科学上。

Ollama 的 Probllama:人工智能服务器被网络盗版者捕获

Probllama в Ollama: ИИ-серверы захвачены киберпиратами

攻击者获得了数千个未受保护的人工智能模型的访问权限。

训练骆驼3.3燕子:亚马逊萨吉式制造商Hyperpod

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。

Nvidia Nemotron Super 49b和Nano 8B推理模型现已在Amazon Bedrock Marketplace和Amazon Sagemaker Jumpstart

NVIDIA Nemotron Super 49B and Nano 8B reasoning models now available in Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart

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。

在本地运行完整的DeepSeek-R1-0528型号

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。

从越狱到注射:Meta如何加强与Llama防火墙的AI安全性

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。

代理抹布应用:公司知识懈怠代理

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。

创建一个用LlamainDex的高级知识发现的代理抹布应用

Create an agentic RAG application for advanced knowledge discovery with LlamaIndex, and Mistral in Amazon Bedrock

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。

庆祝青年与各方,发型和对话的无限潜力

Celebrating the unlimited potential of youth with parties, haircuts, and conversations

在马里兰州巴尔的摩的博尔顿山附近,有一家名为Llamas的角落的咖啡店。如果您在星期六去,您可能会在柜台后面找到一组六,七和八年级的学生,为您提供他们创造的新浓缩咖啡。这只是一项针对无限[…]庆祝青年与聚会,发型和对话无限潜力的邮报提供的一项计划。

meta陷入困境:延迟发布旗舰“庞然大物” AI模型超过绩效关注

Meta Stumbles: Delays Release Of Flagship "Behemoth" AI Model Over Performance Concerns

meta陷入困境:延迟旗舰“庞然大物” AI模型而不是绩效关注的《华尔街日报》的新报告,周四晚些时候在美国现金会议期间,电线延迟了电线,据报道,据报道,由于其在跨越数十亿美元的投资中,梅塔(Meta)延迟了其旗舰AI模型“庞然大物”的旗舰AI模型“ Bememoth”的发布。首届AI会议(Llamacon)针对开发人员,庞然大物已于今年下半年末推到了。延迟延误是因为Meta公开声称巨兽在某些基准上胜过OpenAI和Google等竞争对手。熟悉延误的人说,庞然大物面临着“训练挑战”。自从梅塔(Meta)的第一个骆驼模型于2023年初发布以来,该公司基本人工智能研究团队的14位原始研究人员中有11

Apoidea组如何使用亚马逊Sagemaker Hyperpod上使用Llama-Factory从银行文档中提取视觉信息

How Apoidea Group enhances visual information extraction from banking documents with multimodal models using LLaMA-Factory on Amazon SageMaker HyperPod

在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立,并利用Sagemaker Hyperpod的功能,我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型(LVLM)的使用,以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中,我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。

在Windows 11

Run AI Locally on Windows 11

它很重要:在Windows 11上本地运行AI,并使用Llama 3,WSL2和Ollama设置提示解锁私人,快速的离线AI。

梦想7b:基于扩散的推理模型如何重塑AI

Dream 7B: How Diffusion-Based Reasoning Models Are Reshaping AI

人工智能(AI)已经显着发展,超越了基本任务,例如生成文本和图像到可以推理,计划和做出决定的系统。随着人工智能的不断发展,对可以处理更复杂,细微差别的任务的模型的需求已不断发展。 GPT-4和Llama等传统模型已成为主要里程碑,但是[…] Dream 7b:基于扩散的推理模型如何重塑AI是如何首先出现在Unite.ai上的。

Meta Llama的最佳实践3.2亚马逊基岩上的多模式微调

Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则,您可以微调较小,更具成本效益的模型,以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能,可以降低推理成本和潜伏期,同时保持特定用例的高精度。