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LangChain的新自我改进评估器旨在通过利用少量学习和用户反馈，将AI输出与人类偏好对齐。

根据 together.ai，Llama-3 微调展示了显著的性能提升，以较低的成本达到了 GPT-4 的90%的准确率。

NVIDIA 推出 DoRA，这是一种稳定且高效的 LoRA 替代方法，在不增加推理成本的情况下提升了 AI 模型的微调效果。

NVIDIA介绍了AutoMate，一个增强机器人装配技能的框架，能够跨越不同的几何结构，展示零样本的仿真到现实转移能力。

深度学习框架 PyTorch，在 AMD 强大的硬件支持下，显著增强了开发人员的 AI 可及性。

NVIDIA 引入重新排序以提高 AI 驱动的企业搜索结果的精度和相关性，增强 RAG 管道和语义搜索。

GitHub 推出 GitHub 模型，使开发者能够直接在平台上利用行业领先的 AI 模型。

NVIDIA的研究生奖学金计划现正接受申请，为人工智能、机器学习等领域的博士生提供最高$60,000的资助。

OpenAI推出了GPT-4o的微调功能，允许用户定制以提高模型性能和准确性，满足特定应用需求。

了解如何使用共同访问矩阵和RAPIDS cuDF构建高效的推荐系统，以实现更快的数据处理和改进的个性化推荐。

加入 Ray 培训日，2024 年 9 月 30 日在旧金山，由 Ray 专家领导的有关生成 AI 和大型语言模型的全面培训课程。

NVIDIA发布了TensorRT Model Optimizer v0.15版本，通过缓存扩散和扩大AI模型支持等新功能提升推理性能。