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10月24日周六
10月23日周五
  1. Hugging Face Blog62

    微软与 Hugging Face 将数据库校验转为 RL 奖励,用 ThinkingBox 后训练智能体

    微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training,把 ThinkingBox 对数据库终态的校验结果直接当作强化学习奖励,用于智能体后训练。

    推荐理由:微软与 Hugging Face 把数据库终态校验当作 RL 奖励,并公开了任务筛选与训练代码,可供做智能体后训练时参考。

10月22日周四
  1. Hugging Face Blog38

    IBM Granite 时序模型推出集成预测方案

    IBM 基于四个开源 Granite 时序模型推出 Granite Timeseries Ensemble,提供统一预测接口,无需重训即可输出中位数与分位数预测。默认的 Probabilistic Ensemble 采用等权概率池化,另有按预测区间宽度加权的 IQR Ensemble 可选。该方案在 97 个 GIFT-Eval 数据集配置上完成评测,模型与配方均以宽松许可开放。

  2. NVIDIA Blog40

    企业如何用 NVIDIA DSX 破解 AI 工厂电力瓶颈

    NVIDIA DSX AI Factory Platform 正被多家企业用于把电网与 AI 工厂作为一套系统统一规划、仿真和运行。GE Vernova、日立能源、施耐德电气、西门子能源等厂商基于该平台推出电力与冷却参考架构及数字孪生方案;Phaidra 集成 DSX Flex、DSX Max-Q 和 DSX Exchange 后,在相同功耗下多获得约 10% 算力。

  3. AWS Machine Learning Blog42

    基于 Strands Agents 的自适应智能体框架 AAIF:用本地小模型分流请求

    基于 Strands Agents 构建的自适应智能体智能框架(AAIF)用 llama3.2:1b 作为编排层,将常规任务交给 Ollama 本地 SLM 处理,复杂请求经 boto3 路由至 Amazon Bedrock 云端模型。该框架分智能编排、本地处理、云端处理三层,可运行在 8 GB 内存的 Raspberry Pi 等边缘设备上,也可全云端或混合部署。