根据最新民调显示，半数英国成年人对人工智能（AI）将如何影响他们的工作感到担忧。这项由工会组织工人联合会(TUC)进行的调查结果显示，2600名受访者中有51% 的人表示，他们对 AI 可能导致的工作丢失或工作条件改变感到忧虑。特别是在25至34岁之间的年轻工人中，近三分之二(62%)的人对 AI 的影响表示关注。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney随着多家大型雇主，如 BT、亚马逊和微软，最近表示 AI 技术的进步可能会导致裁员，工会呼吁英国在新技术的应用上采取 “重大转变
英国电信（BT）最近宣布了一项大规模裁员计划，预计在本十年末之前将裁减多达55，000名员工。该公司的首席执行官艾莉森・柯克比(Allison Kirkby)在采访中表示，随着人工智能技术的快速发展，未来可能会有更多的裁员。BT 在两年前就曾公布计划，表示希望到2030年前削减40，000至55，000个岗位，旨在实现业务的 “精简”。然而，柯克比认为，这一计划并未充分考虑到人工智能的潜力。她指出:“随着我们对人工智能的深入了解，BT 有望在本十年末变得更小。” 公司之前的目标是通过裁员来削
["BTG最新报告揭示，71%雇主缺乏AI知识，影响非技术工作流使用生成式AI。","解决方案包括培训内部关键利益相关者、聘请外部AI顾问、设立AI变革管理小组。","调查突显AI整合对企业经济增长的重要性，呼吁雇主将其作为头等大事。","文章指出核心挑战包括AI法规不清晰、领导层对AI了解有限、数据保护和安全担忧。"]
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BTS的网页助手
Maxlegrec
BT4模型是LeelaChessZero引擎背后的神经网络模型，专门用于国际象棋对弈。该模型基于Transformer架构设计，能够根据历史走法预测最佳下一步走法、评估棋局形势并生成走法概率。
btbtyler09
Devstral-Small-2507-AWQ是基于mistralai/Devstral-Small-2507模型派生的量化版本，采用AutoAWQ技术进行4位量化，专为在vLLM推理引擎上高效运行而优化。
Qwen3 30B A3B是一个采用GPTQ方法进行8位量化处理的大语言模型，适用于高效推理场景。
btaskel
Illustrious-XL-v2.0 是一个文本生成图像的基础模型，适用于多种图像生成任务。
BTX24
基于LeViT-128架构的视觉Transformer模型，针对中风二分类检测任务进行微调
该模型是基于microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k在二分类中风检测数据集上微调的版本，用于图像分类任务，评估准确率达92.22%。
这是一个基于Laxhar/noobai-XL-Vpred-1.0的量化版本文本到图像生成模型，由btaskel进行量化处理，能够在保持较好生成质量的同时减少模型大小和提升推理速度。
Ray2333
基于Gemma-2b-it模型、采用BT损失函数训练的打分模型，适用于为大型语言模型寻找优质的小型打分模型
cerebras
BTLM-3B-8k-chat是基于BTLM-3B-8K-base开发的对话版本，采用DPO方法优化，专为符合人类偏好的对话场景设计。
btan2
Cappy是一款预训练的小型评分器，旨在提升多任务大语言模型（LLM）的性能与效率。该模型接收指令和候选响应作为输入，输出0到1之间的评分，表示响应相对于指令的预估正确程度。
BTLM-3B-8k-base是一个具有8k上下文长度的30亿参数语言模型，基于6270亿token的SlimPajama数据集训练而成，性能可媲美开源70亿参数模型。
sail-rvc
这是一个基于RVC (Retrieval-Based Voice Conversion) 技术的语音转换模型，专门针对BTS成员Jungkook的声音进行了1000周期的训练。
bthomas
基于barthez-orangesum-title微调的文本摘要模型，支持法语文本的关键词摘要生成
基于barthez-orangesum-title微调的文本摘要模型，擅长生成文章标题式摘要
基于barthez-orangesum-title微调的摘要生成模型，在未知数据集上训练，支持法语文本摘要任务。
accelotron
基于ruGPT-3微调的俄语BTS同人小说生成模型，针对俄罗斯粉丝群体优化
将SAP OData服务转换为MCP工具，实现自然语言与ERP系统的智能对话交互
一个通过调用npm search命令来搜索npm包的MCP协议服务器
MCP区块链查询服务器是一个提供BTC数据查询的工具，支持多种API和传输方式。
BTCPayServer的MCP协议服务器，提供支付处理、商店管理、用户管理、Webhook处理等完整API功能的集成工具
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