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。
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。
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。
Please Don’t Use AI as Your Expert Witness
我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类所做的证据或原因，因此您不应将AI响应作为一个合理的结论来加强您的论点。Large语言模型根据语言模式的频率和意见的普遍性来计算响应，而意见的普遍性 - 尤其是关于有意义的话题，与实际真理无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性的喂养可以创建一种回声室，在该室中，输出感觉具有权威性，但只是所提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，例如综合了有关数字素养的讨论趋势或
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
长期思考链（COT）显着增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。但是，广泛的推理痕迹导致效率低下和增加时间（TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的培训范式，该训练范式使用加固学习（RL）指导推理LLMS以交织和回答多跳的问题。我们观察到，模型本质上具有执行交织的推理的能力，可以通过RL进一步增强。我们引入了一个简单而有效的基于规则的奖励，以激励正确的中间步骤……
Decoding China’s Industrial Policies
Hanming Fang，Ming Li＆Guangli Lu在这篇NBER文章中使用大型语言模型来解码数百万个中国文档：我们通过采用大型语言模型（LLMS）从2000年到2022年解释了中国的工业政策（LLMS），从中央，省级，省级，省级和difs发出的全面数据集中提取和分析丰富的信息。 lars calmfors在北欧国家的工资协调模型上：通过模式讨价还价，在北欧国家维持了牢固的工资协调。该行业设定了第一个协议，然后作为随后的工资增加的全国范围。本专栏概述了该模型的关键动机是维护国际[…]
The Nordic model of wage coordination at a crossroads
Hanming Fang，Ming Li＆Guangli Lu在这篇NBER文章中使用大型语言模型来解码数百万个中国文档：我们通过采用大型语言模型（LLMS）从2000年到2022年解释了中国的工业政策（LLMS），从中央，省级，省级，省级和difs发出的全面数据集中提取和分析丰富的信息。lars calmfors在北欧国家的工资协调模型上：通过模式讨价还价，在北欧国家维持了牢固的工资协调。该行业设定了第一个协议，然后作为随后的工资增加的全国范围。本专栏概述了该模型的关键动机是维护国际[…]
AI can do a better job of persuading people than we do
每天有数百万的人每天在网上互相争论，但很少有人会改变某人的想法。新的研究表明，大型语言模型（LLMS）可能会做得更好。该发现表明，AI可以成为说服人们的强大工具，无论好坏。一个多大学研究人员的团队发现……
Google’s AlphaEvolve Is Evolving New Algorithms — And It Could Be a Game Changer
LLMS创造性生成能力与遗传算法的混合物The Post Google的Alphaevolve正在不断发展新算法 - 它可能是改变游戏规则的人，首先是迈向数据科学的。
当前的大型语言模型（LLMS）主要是用英语设计为主要语言的，即使是多语言的少数语言也倾向于表现出强烈的以英语为中心的偏见。就像在学习第二语言时可能会产生尴尬表情的演讲者一样，LLM通常会以非英语语言产生不自然的输出，反映了词汇和语法中以英语为中心的模式。尽管这个问题很重要，但多语言LLM输出的自然性受到了有限的关注。在本文中，我们通过引入新颖的自动……
Empowering LLMs to Think Deeper by Erasing Thoughts
引言最近的大型语言模型（LLMS）（例如OpenAI的O1/O3，DeepSeek的R1和Anthropic的Claude 3.7）表明，允许该模型在测试时间更深入地思考可以显着增强模型的推理能力。他们深思熟虑能力的核心方法称为“经营链”（COT），该模型迭代地产生了中间体[…]赋予LLMS的邮政通过擦除思想的深入思考，这首先出现在数据科学方面。
What My GPT Stylist Taught Me About Prompting Better
在llms的奇怪行为中，我的GPT设计师教给我的关于提示更好的是首先出现在数据科学方面。
The Responsible Lie: How AI Sells Conviction Without Truth
负责任的谎言：AI如何出售信念而没有由Gleb Lisikh通过Epoch Times进行的真实性，围绕生成性AI的广泛兴奋，尤其是大型语言模型（LLMS），例如Chatgpt，Gemini，Gemini，Grok和Deepseek，是基于基本的误解。尽管这些系统具有清晰的响应和看似有理由的论点，但事实是，似乎“推理”的内容不过是模仿的复杂形式。这些模型并没有通过事实和逻辑论点来搜索真理，而是根据“培训”的广泛数据集中的模式来预测文本。那不是智力，也不是理由。而且，如果他们的“培训”数据本身是偏见的，那么我们就会有真正的问题。我确定，急切的AI用户会让急切的AI用户得知LLMS核心的体系结构是
传统的预测方法通常依赖于统计建模，但Chronos将时间序列数据视为要建模的语言，并使用预训练的FM来生成预测，类似于大型语言模型（LLMS）的生成文本。与传统方法相比，计时可帮助您更快地实现准确的预测，从而大大减少开发时间。在这篇文章中，我们分享了Deutsche Bahn如何使用Chronos模型重新定义预测，并提供了一个示例用例，以说明如何使用Chronos开始使用。
Retrieval Augmented Classification: Improving Text Classification with External Knowledge
何时以及如何最好地使用LLMs作为文本分类器The后检索增强分类：使用外部知识改善文本分类首先出现在数据科学方面。
