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　　加州大学伯克利分校法学院宣布，将在2025年夏季推出首个专注于人工智能（AI）的法律学位项目。该项目名为AI法律与监管，属于法学硕士（LL.M.）课程的一部分，专为在职专业人士设计，可以通过两个夏季课程或远程学习加一个夏季在校园学习完成。法学院院长Erwin Chemerinsky表示，该项目旨在为学生应对新兴技术带来的挑战和机遇做好准备，体现了伯克利法学院在法律教育领域的创新和卓越追求。课程内容将涵盖AI伦理、AI技术基础以及当前和未来的AI监管努力，目的是为学员提供应对AI带来的伦理、监管和政策挑战的深入知识。课程由行业领袖顾问团设计，成员包括来自Infoblox、Allen Institute for AI、Anthropic、Meta和Cantellus Group等组织的代表。

　　基于Flux.1 的LoRA模型 ，可以生成结合摄影和插画涂鸦元素的图像。 可以通过详细的描述来提示模型生成复杂且视觉效果突出的图像，例如在充满活力的环境中呈现的戏剧性动作姿势必一运动，周围环绕着烟雾、花卉和火焰等各种插画元素。 比如，你可以描述一个场景，模型会根据你的描述生成一张复杂、有视觉冲击力的图片，比如一个穿着亮丽插画风衣的女人在日落的东京街头，周围环绕着烟雾、花朵和火焰等元素。

　　一个开源的 AI 播放器，收录了 30 万首 AI 歌曲，支持Vercel 一键部署 主要功能：

　　音乐生成：该播放器能够使用 AI 技术生成音乐 -歌曲排行榜: 包括发现榜、流行榜、新歌榜。 随机漫游: 随机播放功能。

　　歌曲管理: 歌曲收藏、最近播放、歌曲导入、歌曲分享等。 播放器组件: 支持顺序播放、随机播放、单曲循环，能够控制播放进度和音量。

　　模型名“2B_or_not_2B”致敬莎士比亚经典，“2B还是不2B”成为关键问题。模型基于Google模型卡片进行了微调，强调了信息的可信性。微调过程在作者个人笔记本上进行，强调了硬件限制和个人乐观主义必一运动。文章结合了技术讨论和轻松的社交互动元素，展示了作者的个性和创意。

　　RFM分析是一种定量排名和分组实体行为的技术，适用于客户及其他实体。包含Python脚本和示例数据集，展示了如何进行RFM分析。使用前需安装依赖库，包括pandas、matplotlib和seaborn必一运动。脚本输出数据框和可视化图表，帮助用户理解实体分布和行为模式。

　　BRAG-Llama-3.1-8b-v0.1 是一个 80 亿参数的小型语言模型（SLM），专为 RAG 任务量子化，支持 128k 上下文长度。模型支持表格、文本 RAG 任务及对话聊天，在英语数据集上进行了微调，同时具备多语言能力。性能测试显示，该模型在 ChatRAG-Bench（all）评分上较高，与 GPT-4-Turbo 和 ChatQA-1.5-8B 等模型相比表现出色。提供了详细的使用指南和代码示例，包括如何格式化提示、使用管道 API 和在 GPU 上运行模型，同时指出模型主要针对短上下文训练，长上下文使用时需注意性能和幻觉问题。

　　TinyStories-33M：roneneldan开发的文本生成模型，基于GPT-Neo架构，专为小型故事创作。训练数据集：模型使用TinyStories数据集进行训练，数据集专为故事生成任务设计必一运动。超参数设置：包括学习率、权重衰减、Adam优化器参数、上下文长度、批处理大小和梯度累积步数。社区活跃度：模型在Hugging Face上有17,056次下载，5个衍生模型，29个空间应用，但尚未达到无服务器推理API部署标准。