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Urbanllm：大型语言模型的自主城市活动计划和管理
基于位置的服务在改善我们的日常生活质量方面起着至关重要的作用。在基于位置的服务的时空环境中，这些模型在时空上环境中的众多专业AI模型的扩散，这些模型难以自主解决有关复杂城市策略和管理的问题。为了弥合这一差距，我们介绍了Urbanllm，这是一种微调的大型语言模型（LLM），旨在解决城市场景中的各种问题。Urbanllm通过将与城市相关的查询分解为可管理的子任务，为每个子任务确定合适的时空AI模型，并对给定查询产生全面响应，从而充当问题解决方案。我们的实验结果表明，在处理有关复杂的城市活动计划和管理方面的问题，Urbanllm极大地胜过其他已建立的LLM，例如Llama和GPT系列。Urbanllm在增强城市场景中解决问题的有效性，减少人类专家的工作量和依赖方面具有巨大的潜力。我们的代码可用：https：//github.com/jiangyue61610306/urbanllm
艾伦县4 -H新闻通讯 - 三叶草纪事
如果您今年正在展示动物，请确保您知道称重和车间日期。活动表将于本月发布在艾伦县4-H网站上。您必须在5月15日之前将所有动物在线进入4-H在办公室（如果您打算在州博览会上展示）。今年我们也要求在4-H在线进入兔子。家禽，猫和狗是免税的。这是一个不灵活的硬状态截止日期。指示将在未来的新闻通讯和网站上。QLC研讨会将于3月31日上午10点和下午1点，4月30日下午6点。费用为每人3美元，注册链接将在本月和将来的新闻通讯中发布在网站上。提醒您，所有展示动物（Horse，Llama，Cat和Dog除外）的年轻人都需要亲自接受QLC或在线YQCA。如果您服用YQCA，请给丽贝卡（Rebecca）发送证书的副本，以便她可以将您的培训标记为完整。青年在周围任何县的QLC进行QLC。
使用大语言模型探索葡萄牙语的开放信息提取
在这项工作中，我们研究了大语言模型（LLMS）在Portuguese语言中的开放信息提取（OpenIE）的潜力。虽然大多数开放的方法主要针对英语进行了优化，但文献中只有很少的作品探讨了它们用于跨语性和多语言场景的用途。devite对葡萄牙开放式方法的兴趣日益增长，以葡萄牙为以葡萄牙语为中心的LLMS仍然是该地区的一个欠发达的话题。我们的研究通过检查使用开放式和商业LLM的可行性来解决这一研究差距，并促使葡萄牙开放式开放式开放式葡萄牙人促进了葡萄牙人的工程。我们提供了这些LLM在操作任务中的性能的分析，表明它们实现了与最先进的系统相媲美的表现指标。此外，我们对Openie（Portoie-Llama）进行了微调，并推出了一个开放式LLM，在我们的实验中表现优于商业LLM。我们的发现突出了LLM在葡萄牙开放式任务中的潜力，并建议对较大模型的进一步完善和细调可以增强这些结果。
实践注释 - 使用生成人工智能的使用更新了2025年2月12日
使用生成人工智能（Gen AI）开业1。本练习说明取代了2月3日开始的练习说明。IT于2025年2月12日开始，并将适用于该日期以来的所有程序。简介2。生成的AI（Gen AI）是一种人工智能的一种形式，能够根据从培训材料体系中获取的模式和数据创建新内容，包括文本，图像或声音。培训材料可能包括从公开和私人可用的文本来源获得的信息以生成大型语言模型。3。gen AI可能会采用通用大型语言模型程序的形式，例如Chat-GPT，Claude，Grok，Llama，Google Bard，Co-Pilot，AI Media或阅读AI或更多的AI或更多专门针对Lexis Advance AI，例如Advance AI，for Law，for Law，for Law，Westlaw Precision，westlaw Precision，ai Lawyer，Luminance和cocoun Core的律师。这些例子并非旨在详尽。此类程序可以使用“聊天机器人”，并提示此类程序用户的请求。
ClinicalMamba：纵向临床注释的生成临床语言模型
医疗保健中自然语言处理（NLP）系统的进步在语言模型的能力上解释临床注释中包含的信息信息。此过程通常需要在病史的病史中从各个时间点整合信息。但是，大多数较早的临床语言模型都经过了上下文长度的审议，仅限于大约一个临床文件。在这项研究中，我们介绍了ClinicalMamba，这是Mamba语言模型的专门版本，并在大量的纵向临床注释中预审到，以满足医疗Do-Main的独特语言特征和信息处理需求。具有130万个公元和28亿个参数的临床曼巴模型在对较长的文本长度上建模临床语言方面表现出卓越的性能，与MAMBA和其他基于Longformer和Llama的临床模型相比。经过少量学习，ClinicalMamba在速度和性能方面取得了显着的基准，在纵向临床任务中表现优于临床语言模型和诸如GPT-4（例如GPT-4）的大型语言模型。
将宠物用于生成AI用例”简介
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2 Apple Machine Learning Research, Learning with Privacy at Scale , Dec 2017 3 Open Data Institute , Federated Learning: An Introduction , Jan 2023 4 IBM Research, Top Brazilian Bank Pilots Privacy Encryption Quantum Computers Can't Break , Jan 2020 5 Fortune, American Express is trying technology that makes deepfake videos look real , Sep 2020 6 AWS, AWS Clean Rooms ML 7 Microsoft, Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally在您的手机上8元负责人AI，我们负责的元AI和Meta Llama 3 9人类，Claude 3模型家族：Opus，Sonnet，Haiku 10 Apple Security Research，Privacy Cloud Compute：AI在云中的新领域，6月2024年6月2024年，
综合数据生成的生成AI：方法，挑战和未来
在2017年引入了变压器[1]，其次是开创性的LLM，例如Openai的GPT [2]和Google的Bert [3]，标志着语言理解和发电的新时代的开始。最近，生成的LLM（例如GPT-3 [4]，Llama [5]和Chatgpt [6]）推进了这种演变，使其具有前所未有的高度，无缝地融合了生成的AI，并在合成数据生成的领域中引发了一个新的时代[7] - [7] - [13]。生成AI的起源可以追溯到关键模型，例如生成对抗网络[14]（gans）和变异自动编码器[15]（VAE），该模型降低了生成逼真的图像和信号的能力[16]。但是，直到近年来LLM的出现，生成的AI才真正蓬勃发展。这些LLM在广泛的数据集上训练，展示了生成连贯和上下文相关文本的前所未有的能力，从而突破了AI在与语言相关的任务中所能达到的界限。合成数据创建领域中生成AI和LLM的融合不仅代表了技术的进步，还代表了我们的数据创建方法和AI模型培训的范式转变。
生成ai
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2模型AI治理框架的重点是为开发和部署传统AI解决方案制定最佳实践。这已被纳入并扩展到Modelative AI模型AI治理框架的可信赖开发和部署维度下。3 Generative AI是能够生成文本，图像或其他媒体类型的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI能够接受自然语言提示作为输入，包括大型语言模型（LLM），例如GPT-4，Gemini，Claude和Llama。4讨论文件是由新加坡Infocomm媒体发展局（IMDA），AICADIUM和AI验证基金会共同发表的。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf
与可合差的库增强语言模型
重要的推理任务（例如计划）从根本上是算法，这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法，而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法，其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力，但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力，我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库，因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标，我们将内存，寄存器，基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后，我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法，该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中，我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性，例如递归纤维纤维算法算法或插入。
生成ai
1传统AI是指通过利用历史数据获得的见解来进行预测的AI模型。典型的传统AI模型包括逻辑回归，决策树和条件随机字段。其他用于描述此的术语包括“歧视性AI”。2模型AI治理框架的重点是为开发和部署传统AI解决方案制定最佳实践。这已被纳入并扩展到Modelative AI模型AI治理框架的可信赖开发和部署维度下。3 Generative AI是能够生成文本，图像或其他媒体类型的AI模型。他们了解其输入训练数据的模式和结构，并生成具有相似特征的新数据。基于变压器的深神经网络的进步使生成AI能够接受自然语言提示作为输入，包括大型语言模型（LLM），例如GPT-4，Gemini，Claude和Llama。4讨论文件是由新加坡Infocomm媒体发展局（IMDA），AICADIUM和AI验证基金会共同发表的。请参阅https://aiverifyfoundation.sg/downloads/discussion_paper.pdf