ShapeLLM-Omni designad för att förstå och generera 3D-innehåll
Shapellm-oomni是一种全新的多模式AI模型，不仅可以理解和生成文本和图像，还可以生成3D对象。对于AI世界来说，这是向前迈出的一大步，在该世界中，诸如GPT-4O之类的模型仅限于二维媒体。 Shapellm-oomni旨在理解，生成和编辑3D资源，并可以将这些[…] Shapellm-oomni的帖子结合起来，旨在理解和生成3D内容，首先出现在AI新闻中。
LLMs + Pandas: How I Use Generative AI to Generate Pandas DataFrame Summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
Kollmorgen Launches the new generation of AC and DC Motor Controllers for AGVs and AMRs
AC7和DC7电动机控制器是针对要求更多的车辆设计师，从控制精度到坚固的可靠性。 AC7和DC7电动机控制器都具有集成的速度和位置调节器，以精确控制转向和牵引力，从而帮助AGV置信度和效率。
Aveni Announces Launch Of Domain-Based Language Model FinLLM
请注意，我们无权提供任何投资建议。此页面上的内容仅用于信息目的。 Scotish Fintech公司Aveni宣布了Finllm的首个版本，该版本是基于领域的金融服务大型语言模型。该语言模型是由Aveni的专业团队开发的……继续阅读Aveni宣布基于域的语言模型Finllmthe Post Aveni宣布启动基于域的语言模型Finllm Finllm首先出现在经济观察中。
Load-Testing LLMs Using LLMPerf
基准Claude 3十四行诗在亚马逊基岩上使用LLMPERF的LLMPERF邮政加载测试LLMS首先出现在数据科学上。
Load-Testing LLMs Using LLMPerf
基准Claude 3十四行诗在亚马逊基岩上使用LLMPERF的LLMPERF邮政加载测试LLMS首先出现在数据科学上。
Host concurrent LLMs with LoRAX
在这篇文章中，我们探讨了如何使用低排名适应性（LORA）有效地解决这些挑战。具体而言，我们讨论了使用Lora交换（Lorax）（Lorax）和Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）GPU实例的讨论，允许组织有效地管理和服务不断增长的精细模型，优化成本，优化成本，并为客户提供无缝绩效。
Training LLMs to self-detoxify their language
MIT-IBM WATSON AI实验室的一种新方法可帮助大型语言模型转向他们对更安全，更符合价值的输出的反应。
Kollmorgen伺服电动机现在可以使用我们的第四代SFD-M智能反馈设备。与Kollmorgen早期的SFD型号相比，该编码器提供的定位精度不超过四倍，并使用能量收获技术来跟踪绝对的多转弯定位，即使系统被关闭，该编码器也无需提供额外的费用。
Benchmarking customized models on Amazon Bedrock using LLMPerf and LiteLLM
这篇文章开始了一个博客系列，探索Amazon Bedrock自定义模型导入的DeepSeek和Open FMS。它涵盖了使用流行的开源工具：LLMPERF和LITELLM在亚马逊基岩中定制模型的性能基准测试过程。它包括一个笔记本，其中包含分步说明，以部署DeepSeek-R1-Distill-Lalama-8B型号，但是相同的步骤适用于Amazon Bedrock自定义模型导入的任何其他模型。
LLM + RAG: Creating an AI-Powered File Reader Assistant
如何创建一个聊天机器人来回答有关文件内容的问题，llm + rag：创建AI驱动的文件读取器助手助手首先出现在数据科学上。
Evaluate healthcare generative AI applications using LLM-as-a-judge on AWS
在这篇文章中，我们演示了如何使用亚马逊基岩实施此评估框架，比较了不同发电机模型的性能，包括Anthropic的Claude和Amazon Nova在Amazon Bedrock上进行比较，并展示如何使用新的RAG评估功能来优化知识基础参数并评估回收质量。
在这篇文章中，我们将连续的自我实施微型调整框架作为DSPY框架实现的复合AI系统。该框架首先从域知识库中生成一个综合数据集，并为自我建筑生成文档，然后通过SFT驱动模型进行微调，并介绍了人类的工作流程，以将人类和AI的反馈收集到模型响应中，它用于通过增强学习（RLHF/RLAIF）来对齐人类偏好来进一步提高模型性能。
Formulation of Feature Circuits with Sparse Autoencoders in LLM
大型语言模型（LLM）见证了令人印象深刻的进步，这些大型模型可以完成各种任务，从产生类似人类的文本到回答问题。但是，了解这些模型的工作原理仍然具有挑战性，尤其是由于一种称为叠加的现象，其中特征被混合到一个神经元中，因此很难提取人类可以理解的人[…] llm中稀疏自动编码器的特征电路的配制，首先出现在LLM中迈向数据科学。
LLMs Are Not Reasoning—They’re Just Really Good at Planning
大型语言模型（LLMS），例如OpenAI的O3，Google的Gemini 2.0和DeepSeek的R1，在解决复杂问题，产生类似人类的文本甚至精确编写代码方面表现出了很大的进步。这些先进的LLM通常被称为“推理模型”，因为它们可以分析和解决复杂问题的非凡能力。但是，这些模型实际上是理由的，[…] LLMS并不是推理 - 他们真的很擅长于unite.ai首先出现。
LLM in HEOR: An evaluation framework
健康经济学和成果研究已经开始使用各种研究类型的AI工具，例如大型语言模型（LLM），包括系统文献评论（SLR），健康经济模型（HEM）和现实世界证据（RWE）。在SLR中，LLM可以协助进行抽象和全文筛选，偏见评估，数据提取和自动化荟萃分析…
包括 CTL 和 Encore 在内的 3PL 正在使用解决方案，通过先进的协作机器人辅助拣选技术释放其仓库运营的履行潜力
