Let the Giggers Fight Inflation
一百多年来，经济学教科书一直在向学生传授“生产函数”，该函数表明产出取决于土地、劳动力、资本和技术等投入。但零工经济通过增加投入的供应重新调整了该模型，从而抑制了价格增长。
How to regularize your regression
制药应用中的一系列回归实例。我们能否从类似的特定领域数据中学习如何设置正则化参数 \（\lambda\）？概述。实际因变量 \（y\）和特征向量 \（X\）之间最简单的关系可能是线性模型 \（y = \beta X\）。给定一些由特征和因变量对 \（（X_1，y_1），（X_2，y_2），\dots，（X_m，y_m）\）组成的训练示例或数据点，我们希望学习 \（\beta\），在给定未见过的示例的特征 \（X’\）的情况下，哪个会给出最佳预测 \（y’\）。将线性模型 \（\beta\）拟合到数据点的过程称为线性回归。这种简单而有效的模型在生物、行为和社会科学、环境研究和金融预测等领域有着广
Future AI backend processing : Leveraging Flask Python on Firebase Cloud Functions
欢迎，Firebase 爱好者们！今天，我们将进入可以使用 Python 语言与 AI 集成的无服务器计算领域，探索使用 Python 的云函数（特别是 Firebase Cloud Functions）的奇妙之处。这些函数提供了一种无缝的方式来响应各种触发器执行代码，而无需管理服务器。但在深入研究无服务器领域之前，让我们先将这种方法与另一种流行的架构模式：微服务进行简要比较。无服务器云函数与微服务无服务器云函数和微服务都是用于构建可扩展且灵活的应用程序的架构模式。但是，它们在几个关键方面有所不同：1. 资源管理：无服务器云函数：使用无服务器函数，云提供商可以处理基础设施管理，包括服务器配置、
Amber: ваша новая суперсила в мире непонятных bash-скриптов
一种函数式语言，适合那些不想花时间学习 Bash 细微差别的人。
Odd posts from Warren Mosler claiming "crowding out."
投资热潮，挤出消费。— Warren B. Mosler (@wbmosler) 2024 年 5 月 31 日 Warren Mosler 最近发布了一些奇怪的“X”帖子，谈论“挤出”。他说，商业投资正在“挤出”个人消费。这是一个奇怪的说法，因为挤出并不是 MMT 理解下所声称的一种情况，在 MMT 理解下，货币是需求的函数，其创造没有理论上的限制。（在自由浮动的外汇制度下。）如果企业支出增加而个人消费下降，那又怎么样？这只是净支出群体的转变。经济可能看起来有些不同（工厂正在建设，而不是消费品、休闲等方面的支出），但为什么这是一个令人担忧的问题，他如何得出这样的结论，即这是经济放缓的原因？这
Introducing Nimfilt: A reverse-engineering tool for Nim-compiled binaries
Nimfilt 既可用作 IDA 插件，也可用作 Python 脚本，通过分解包和函数名称以及将结构应用于字符串，帮助对使用 Nim 编程语言编译器编译的二进制文件进行逆向工程
Why I have an OpenAI subscription
每月 20 美元。以下是我重视和使用的功能：其他人的自定义 GPT我自己的自定义 GPT集成到电子邮件 (Thunderbird) 和文字处理 (适用于 Mac OS 的 MS Word)在许多情况下，自定义 GPT 只不过是某人上传成为主要信息来源的文档。创建者还可以通过向自定义 GPT 提出查询，然后指出错误或改进空间来训练它。在某些情况下，创建者还可以与 OpenAI 合作提供 Wolfram 所做的其他功能。无论如何，OpenAI 订阅可以访问自己创建的自定义 GPT，如果公开共享，还可以访问其他人创建的自定义 GPT。Wolfram 的自定义 GPT例如，Wolfram GPT 将大
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法，并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品，其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案，并提供自动化的“评估者”，该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
在《自然》杂志发表的一篇论文中，我们介绍了一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法 FunSearch，并在数学和计算机科学中寻找新的解决方案。FunSearch 的工作原理是将预先训练的 LLM 与自动“评估器”配对，LLM 的目标是以计算机代码的形式提供创造性的解决方案，而自动“评估器”可以防止幻觉和错误的想法。
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法，并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品，其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案，并提供自动化的“评估者”，该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法，并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品，其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案，并提供自动化的“评估者”，该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是一种搜索用计算机代码编写的“函数”的方法，并找到数学和计算机科学方面的新解决方案。 FunSearch通过配对预先培训的LLM的作品，其目标是以计算机代码的形式提供创意解决方案，并提供自动化的“评估者”，该解决方案可以防止幻觉和不正确的想法。
应用计量经济学和国际发展文章目前可在以下网站免费下载。https://www.usc.gal/economet/aeid.htm（我们大学（USC）的网站于 2020 年更新）https://ideas.repec.org/s/eaa/aeinde.html（Ideas.Repec 网站）https://euroamericanassociation.blogspot.com（AEID 和 RSES 英文博客）Dialnet 第 41 条，作者：西班牙计量经济学教授 Maria-Carmen Guisan AEID 指数 2021-2024（附有 Ideas.Repec 免费 pdf 版本的链
54. News 2024: Articles on International Development published in AEID and RSES
我们期刊 AEID 和 RSES 第 24-1 卷和 24-2 卷 2024 年新接受的文章 AEID 24-1 和 RSES 24-1 的文章自 2024 年头几个月起可在期刊网站和 Ideas.Repec 上免费下载。AEID 24-2 和 RSES 24-2 的文章计划于 2024 年 7 月开始出现在期刊网站上，到 9 月底，我们预计这些卷的所有文章都将以 pdf 格式包含在 Ideas.Repec 中。 AEID24-2（2024 年第 2 学期）国际比较脱贫途径：131 个国家贫困生活的相关性和概率，1980 年至 2022 年，Christopher E.S.WARBURTON
Ghostbuster: Detecting Text Ghostwritten by Large Language Models
Ghostbuster 的结构，这是我们用于检测 AI 生成文本的全新先进方法。大型语言模型（如 ChatGPT）的写作能力令人印象深刻，甚至因此成为问题。学生已经开始使用这些模型来代写作业，导致一些学校禁止使用 ChatGPT。此外，这些模型还容易生成存在事实错误的文本，因此谨慎的读者在信任生成 AI 工具之前，可能希望了解这些工具是否曾被用于代写新闻文章或其他来源。教师和消费者可以做什么？现有的用于检测 AI 生成文本的工具有时在处理与训练数据不同的数据时表现不佳。此外，如果这些模型错误地将真实的人类写作归类为 AI 生成，则可能会危及那些真实作品受到质疑的学生。我们最近的论文介绍了 Gh
Asymmetric Certified Robustness via Feature-Convex Neural Networks
通过特征凸神经网络实现非对称认证稳健性 TLDR：我们提出了非对称认证稳健性问题，它只需要对一个类进行认证稳健性，并反映了现实世界的对抗场景。这种集中设置使我们能够引入特征凸分类器，该分类器可在毫秒级产生闭式和确定性的认证半径。图 1. 特征凸分类器及其对敏感类输入的认证的说明。该架构由 Lipschitz 连续特征图 $\varphi$ 和学习到的凸函数 $g$ 组成。由于 $g$ 是凸的，因此它在 $\varphi(x)$ 处的切平面全局欠近似，从而在特征空间中产生认证范数球。然后，$\varphi$ 的 Lipschitz 性会在原始输入空间中产生适当缩放的证书。尽管深度学习分类器被广泛
欢迎阅读我的第 175 篇精彩文章。在这里，我分享一些最新的新闻、想法和数学教师资源。1. 新资源 Austin 博士继续定期发布精彩的新资源。她的最新创作包括素数因子拼图：和用于重新排列公式的函数机器：以及破解代码的标准形式：查看 DrAustinMaths.com 了解更多。我是她的超级粉丝
在上一篇文章中，我讨论了给定数据集的 DNF 最小化的复杂性。具体来说，给定一个输入/输出对的数据集，计算与 一致的最小 DNF 有多难？在这篇文章中，我们将研究这个问题的一个变体，其中要求数据集为 中的每个点指定一个标签。DNF 真值表最小化。DNF 真值表最小化是 DNF 最小化的变体，其中输入数据集是函数 的真值表。对数据集的额外约束只能使问题变得更容易，实际上，使用 Set-Cover 的贪婪近似，可以在多项式时间内将真值表最小化近似到 的一个因子以内。第一个下界由 Masek 于 1979 年证明，表明确切的变体是 NP 难的。他的结果从未发表过，尽管后来 Umans、Villa 和
