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Calgary Flames
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新方法引导大语言模型遵循跨语言的中国社会价值观
研究人员开发了一种新的方法，用于引导大语言模型（LLMs）遵循特定的社会价值观，重点关注中国社会价值观（CSV）。他们创建了C-Voices，一个包含86,400个基于困境的实例、涵盖六种语言的多语言数据集，用于探测LLMs的价值观偏好。实验显示，遵循CSV的偏好在不同语言之间不一致，并且依赖于模型。提出的无需微调的价值向量引导方法能有效地使LLMs与CSV保持一致，展示了跨语言迁移能力，并与FLAMES和ValuePrism等现有工具兼容。
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AWS 使用 AI 解决复杂的 NHL 季后赛晋级场景
AWS 生成式 AI 创新中心开发了一个自动系统来确定 NHL 季后赛晋级场景。该系统利用约束编程和自定义树搜索算法来处理联盟复杂的决胜规则和剩余的大量比赛。该方法已通过官方 NHL 数据进行了验证，与手动方法相比，提供了更有效、更准确的计算这些场景的方法。