445th LRS ensures readiness through preparation
始终准备就绪的关键是准备第445个物流准备工作中队执行的任务的词。
The research-backed way to go from powerless to proactive at work
佛罗里达大学的新研究表明，在工作中感到无能为力的人可以通过简单地将自己的处境作为机会而不是约束来克服被动的趋势。
Pilot Recounts Ditching Off Mexico
一名加拿大飞行员在他的第一份商业飞行工作中，他的年轻乘客在救援前花了几个小时在科尔特斯的海洋中挥舞着几个小时。邮政飞行员叙述了墨西哥撤离的抛弃，首先出现在Avweb上。
A Look Back: My Voluntary Student “Exit Interviews” Are A Nice Way To End The School Year
（我从2024年下半年开始重新发布我最好的帖子。您可以在这里看到整个清单），正如大多数人所知道的那样，当工人离开时，在公司中通常会在公司中完成“退出访谈”，并且雇主可以从工作中获得反馈，他们会感到他们对工作的理由并学习[…]
What is Common Weakness Enumeration (CWE)?
应用程序安全性是一个复杂的字段，识别和缓解漏洞对于保护软件系统至关重要。这项工作中最有效的工具之一是普通弱点（CWE）。 CWE是常用软件和硬件弱点的统一列表。该列表的维护是为了帮助组织防止[…]
在战斗工作中，对突击队“风”的无人机的计算发现，敌人的人力在战斗接触线上的一条森林带中积累了，此后立即在敌人的位置造成了火灾失败。
Scaling Laws for Native Multimodal Models
建立可以通过多模式信号有效地感知世界的通用模型一直是一个长期目标。当前的方法涉及分别整合预训练的组件，例如将视觉编码器连接到LLMS和持续的多模式训练。尽管这种方法表现出显着的样本效率，但仍然是一个悬而未决的问题，这是否本质上是优越的。在这项工作中，我们重新审视了本地多模型（NMM）的建筑设计 - 从头开始训练的人 - 并进行广泛的……
在工作中非常紧张的一天之后，我今天在网上闪电战国际象棋中寻求一些放松。游戏给了我希望能得到的踢脚。快速阿拉平·西西里（Alapin Sicilian）开放后，我们到达了以下位置（图1）：如您所见，黑色正在威胁使用QXG2 ++的校友。但是，最后一举一动是一个严重的错误，因为它忽略了我的开放档案和对角线对黑人国王的内在力量。您能找到我迅速摧毁对手的位置的序列吗？1。 QC2！阅读更多
患者数:入院は減少、外来は増加－2023年の「患者調査」にコロナ禍の影響はどうあらわれたか?
■总结在查看医疗情况时，必须了解患者趋势。在日本，卫生部，劳工和福利部每三年进行一次“患者调查”，并发布结果。去年年底，发布了2023年进行的调查结果。该调查显示了各种因素对医疗护理的影响，包括衰老的进展。这次，我们将根据已发布的统计数据来研究影响。 ■目录的目录1-介绍2的当前患者调查1 |该调查是在2023年9月和10月2日进行的。在这项调查中，Covid-19大流行的影响被认为比上一次患者小1 |小。患者人数：住院：住院减少，门诊诊所增加2 |主要疾病4章的患者总数继续增加的趋势1 |接受治疗率：住院率降低，门诊诊所上升2 |女性接受治疗的速度较高3 |住院治疗的率更高，年龄在15-34
A Field Guide to Rapidly Improving AI Products
大多数AI团队都专注于错误的事情。这是我咨询工作中的一个共同场景：AI Teamhere是我们的代理架构 - 我们在这里有抹布，一个路由器，我们正在使用这个新框架来进行……我[握住我的手来暂停热情的技术领导]您能告诉我您如何实际测量这个实际上[…]
在他们的工作中：在AAAI 2025年提出的对抗性攻击下，可证明是安全的机器学习模型认证，陈Feng，陈芬，Ziquan liu，Zhuo Zhi，Zhuo Zhi，iLija Bogunovic，Carsten Gerner-Beuerle和Miguel Rodrigues和Miguel Rodrigues开发了一种新的进攻方式，以确认型号的绩效模型 - 在机器学习中的新方法。在这里，陈[…]
TIS-DPO: Token-level Importance Sampling for Direct Preference Optimization
直接偏好优化（DPO）由于其简单性和有效性而被广泛采用大型语言模型（LLMS）的偏好对齐。但是，DPO被推导为匪徒问题，其中整个响应被视为单臂，忽略了令牌之间的重要性差异，这可能会影响优化效率，并且使得难以实现最佳结果。在这项工作中，我们建议DPO的最佳数据在获胜和失去响应方面的每个代币都具有相同的预期奖励，因为令牌重要性没有差异。但是，由于…
Real hourly and aggregate pay for nonsupervisory workers increased in March
- 由New Deal Demotws和昨天的CPI报告，我们可以更新美国普通工人福祉的两种重要措施，这些措施也可以用作简短的指标：真正的平均每小时收入和实际的无人看待薪资。自五年前大流行锁定以来已经有两个月了，包括去年六月，有很小的下降，但这些下降到不变，但昨天的下降-0.06％的下降幅度为-0.06％，据报道，自2020年4月以来，消费者价格显着下跌，自2020年4月以来，平均每小时收入增加了0.2％，但在上一周的工作中提高了0.2％的报道。除了2020年4月和5月以外，实际上平均每小时收入增长了0.2％，至有史以来最高水平 - 并回想起，由于裁员的裁员的裁员而严重扭曲了很多低薪服务工作者
Learning In The Flow: How DAPs Bring The 70:20:10 Model To Life
将学习嵌入到日常工作中，支持实时指导，同伴互动并加强正式培训 - 完美地与70:20:10学习模型保持一致。他们不仅通过阅读或观看来帮助学习者学习。这篇文章首先在电子学习行业上发表。
The 43rd FSS Leading the Behind-The-Scenes Fight
在每场战斗背后都有空中飞行员在工作中并不总是看到。每个飞行员都必须达到一定程度的准备才能完成日常任务。第43部队支持中队（FSS），有助于确保第43空中流动运营集团（AMOG）和其他部队的准备就绪。
Language Models Know More Than They Show: Exploring Hallucinations From the Model's Viewpoint
大型语言模型（LLM）通常会产生错误，包括事实上的不准确性，偏见和推理失败，共同称为“幻觉”。最近的研究表明，LLMS的内部状态编码有关其产出真实性的信息，并且可以利用此信息来检测错误。在这项工作中，我们表明LLMS的内部表示与以前所认识的更多有关真实性的信息要多。我们首先发现真实信息集中在特定的令牌上，并利用这一点……
Do LLMs Know Internally When They Follow Instructions?
指令遵循的内容对于建立具有大语言模型（LLMS）的AI代理至关重要，因为这些模型必须严格遵守用户提供的约束和准则。但是，LLM通常甚至无法遵循简单明了的说明。为了改善跟随指导行为并防止不良产出，需要更深入地了解LLMS内部状态与这些结果的关系。在这项工作中，我们调查了LLMS是否在其表示中编码与指导跟踪成功相关的信息 - 我们“内部知识”的属性。我们的分析…
Task-Adaptive Pretrained Language Models via Clustered-Importance Sampling
专业语言模型（LMS）专注于特定的任务或域通常超过相同大小的通用LMS。但是，预算这些模型所需的专业数据仅适用于大多数任务。在这项工作中，我们改用大型通才训练集建立了专业模型。我们通过有限的特定领域数据的指导调整通才数据的训练分布。我们探索了几种方法，重要性采样脱颖而出。此方法将通才数据集和这些簇中的样本群集成……
