Capital is pouring into data center development, but there are real constraints on growth. Incumbents can’t meet demand for power and thermal equipment, creating room for new codesign entrants.

本研究提出了一种“可信声誉游戏”模型，旨在解决去中心化区块链声誉系统的操控问题。该模型确保用户真实信念为最佳策略，并通过纳什均衡有效评估服务器的可信度，具有应用潜力。

本研究探讨了大型语言模型在信心表达方面的不足，指出推理模型在问题解决和信心校准上表现更优。基准测试显示，推理模型具备更好的动态调整能力。

本研究探讨了现代大型语言模型（LLMs）的深度利用效率，发现后半部分层的计算贡献显著低于前半部分，且缺乏证据表明模型通过增加深度来组合子结果。这表明深度模型只是将计算分散在更多层中，解释了规模增加导致收益递减的原因。

本研究提出了一种基于3D深度学习的多目标分割框架，克服了传统汗腺观察方法的局限性。该方法能够实时、非侵入性地可视化和量化汗腺在温度变化下的形态变化，为皮肤病学研究提供了新的工具和标准。

本研究探讨了语义保持转换在缺陷检测中的有效性。尽管有93种可重用的转换，最终选用的转换未能提高模型的准确性，显示出实际应用中的挑战和可能导致的语义错误。

A comprehensive scorecard can help companies redesign their risk governance frameworks and practices for gen AI and harness the power of this transformative technology.

本研究探讨大型语言模型（LLMs）在对话中的语言适应行为，发现其语法选择会随着对话进展而趋同，表明LLMs能够适应对话伙伴的语言使用，从而提升对话能力。

本研究提出了一种新颖的城市因果计算框架和强化学习算法，旨在揭示城市因素之间的因果关系，降低混杂效应，提高城市计算任务的性能。

To stay focused, productive, and motivated, leaders need to develop their own working rhythms and routines. Here’s how some CEOs do it.

Learn about how Global Transaction Identifiers (GTID's) and how they are used with MySQL replication.

本研究提出了一种解码大型语言模型（LLMs）神经元权重的方法，提升了模型的可解释性和安全性。研究表明，特定概念的神经元与输出概率密切相关。

Modern challenges in data science need modern data scientist solutions.

本研究采用机器学习方法，分析22083个实例和42个特征，实现遗传疾病的早期诊断。结果表明，CatBoost分类器准确率为77%，支持向量机在子类预测中最高可达80%。

When major political developments unfold, millions rush to news websites, putting immense pressure on digital infrastructure. With global audiences, slow-loading websites or crashes during a major...

At Chick-fil-A restaurants, the race is on to get orders to customers quickly with quality and care, which makes every efficiency gain a win. Creating software that not only solves problems but...

How Factory AI uses LangSmith to debug issues and close the product feedback loop, resulting in a 2x improvement in iteration speed.