原文：towardsdatascience.com/an-introduction-to-fine-tuning-pre-trained-transformers-models-9ea546611664Image fromby是众多流行开源 NLP 模型的家园。其中许多模型本身就很有效，但通常需要某种形式的训练或微调来提高特定用例的性能。随着大型语言模型（LLM）的崩溃继续，本文将回顾 Huggi

从智能体的核心特征到更广泛的推理和对齐问题，这些文章从技术和实践的角度探讨了智能体，并将其置于人工智能在我们日常生活中日益增长的影响力的背景下。探讨了智能体的基本特征，给我们对智能体是什么——以及不是——的理解增添了急需的细微差别，并提出了一种智能体行为的谱系，作为评估其适应特定任务的框架。“即使我们能够构建完全自治的 AI 智能体，它们有多大可能是最适合用户的？

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无论您是 Airflow 的新手还是经验丰富的工程师，总有学习新技术的机会，这些新技术可能甚至没有在文档中（明确地）提到。💡如果您觉得它有用，请确保关注我并订阅我的 Medium 订阅新闻，以便在下一篇文章发布时得到通知。

调试是开发者生活中不可避免且常常令人沮丧的一部分。他们花费数小时细致地检查代码行，寻找从简单的打字错误到复杂的逻辑错误的各种错误来源。AI 工具可以将调试提升到一个全新的水平。它不仅限于发现语法错误；它还可以识别微妙的逻辑问题、安全漏洞和性能瓶颈，即使是经验丰富的工程师也可能忽略。想象一下有一个不知疲倦的代码侦探与你并肩工作。例如，Devin 会不断从你的模式和项目中学习，随着时间的推移变得更加有

人工智能天气预报模型现在与数值天气预报模型具有竞争力。它们可以利用过去 50 年的广泛天气档案并产生可靠的预报。很可能人工智能天气预报模型将在不久的将来集成到实际天气预报中。它们正在被密切监控并进一步改进。这并不意味着传统的数值天气预报已经死亡——准确的物理大气模型是至关重要的，不能被人工智能所取代。最后，价格低廉且易于获取的人工智能天气预报模型，其中许多是开源的，可以民主化天气预报的获取。作者使

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GPT-4 在提供上一季度的会议记录并使用一套分析记录的指示（链式思维）时表现最好，准确度达到 80%。值得注意的是，仅使用正确的指示，就能将 GPT-4 的表现从 51%提高到 75%。GPT-4 表现最好，对提示反应最好（80%）——即添加先前的结果和专门的分析指示。而在没有复杂提示的情况下，Claude 3 Opus 表现最好（67%）。图像和数据由作者提供排名第二的表现较好的公司是：— C

原文：towardsdatascience.com/ai-use-cases-are-fundamentally-different-3946f089c68eAI 用例本质上是不同的by Author**AI 成功整合的关键在于选择正确的 AI 用例。**这是在深入研究算法、数据和工程之前，面向产品的技术人员的观点。，因为它们实际上是，没有解决正确的人类问题或达到满足用户期望的标准。，适用于许多事

发表于·阅读时间 4 分钟·2024 年 7 月 6 日理解事物是如何运作的总是有益的。在本文中，我将提供一个非常简单的概述，介绍训练 AI 模型时使用的基本数学逻辑。我保证，如果你有基本的教育背景，以下示例将是可以理解的，并且你将对人工智能领域有稍微更深入的了解。