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Firecrawl 开源基于 AI 的 Web 监控平台:Open Scouts

Firecrawl 开源了名为Open Scouts的 AI 驱动 Web 监控平台,用户可以创建自动化 scouts 来按计划搜索网络,并在找到目标信息时发送电子邮件警报。 据介绍,用户可以通过定义监控目标来创建 scout,例如监控附近新开餐厅或追踪 AI 新闻,系统会自动配置搜索策略。 scouting 频率可设为每小时、每三天或每周。平台采用 Supabase Auth 支持邮箱密码及 Google OAuth 用户认证,确保用户数据隔离。其架构设计为一个可扩展的调度器模式,通过 pg_cron 每分钟检查并触发到期的 scout 任务,每个 scout 在独立的边缘函数中执行,保证了隔离性与资源分配。 开源地址:https://github.com/firecrawl/open-scouts

MIT 推出新方法,显著提升大型语言模型计算效率

MIT 的研究团队近日发布了一项创新的计算方法,旨在提高大型语言模型(LLM)的运算效率,同时降低能源消耗。这项名为实例自适应缩放的技术,可以根据提问的复杂程度调整计算资源。 研究小组的相关论文于11月初发布,得到了 MIT-IBM 沃森人工智能实验室、MIT-Amazon 科学中心、MIT-Google 计算创新项目以及 MathWorks 的支持。 传统的大型语言模型在处理问题时,往往会使用固定的推理过程奖励模型(PRMs),这使得它们在面对不同复杂度的问题时,计算资源利用率不高,且常常高估成功的概率。 MIT 的研究人员通过重新设计 PRMs,使其能够根据不同的问题动态调整推理轨迹的数量。这样,简单的问题可以使用较少的计算资源,而复杂的问题则可以获得更多的推理支持。 研究人员指出,人的思维过程往往是通过分解复杂问题、逐步推理和不断修正来进行的,而 LLM 也同样能从这一过程中获益,能够在推理时获得更多的 “思考” 时间。 研究显示,采用这种新方法后,计算资源的使用量减少了一半,同时依然能够提供与现有模型相媲美的准确回答。此外,经过重新校准的 PRMs 也为较小的 LLM 提升了性...

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