Key Insights for Teaching AI Agents to Remember
根据对 Autogen 的“可教代理”的实验，提出构建强大记忆能力的建议记忆无疑正在成为 Agentic AI 的一个重要方面。随着 AI 代理用例的复杂性不断增加，这些代理从过去的经验中学习、利用存储的业务特定知识以及根据累积信息适应不断变化的场景的需求也在不断增加。在我之前的文章“AI 中的记忆：主要优势和投资考虑因素”中，我探讨了记忆对 AI 至关重要的原因，讨论了其在回忆、推理和持续学习中的作用。然而，这篇文章将直接深入研究记忆的实现，通过流行的代理框架 Autogen 中的“可教性”功能来检查其影响。注意：虽然这篇文章本质上是技术性的，但它为希望评估记忆在 Agentic AI 系统
What is Safety Management System Onboard Ship
1：- 什么是安全管理系统 (SMS) 2：- 安全管理系统定义 安全管理系统 (SMS) 是一个结构化和文档化的系统，可确保船舶安全运行并防止污染，符合国际海事组织 (IMO) 下属的国际安全管理 (ISM) 规则规定的准则 3：- (SMS) […]什么是船上安全管理系统一文首先出现在 Merchant Navy Decoded 上。
Everything You Need to Know About Graph Databases & Neo4j
理解图形数据库：关键概念和优势（照片由作者提供，插图由三船隆绘制，可免费使用）存储和处理数据是软件工程的基本任务。在早期的大规模专业开发中，Oracle、IBM DB2 和 SQL 等关系数据库占据主导地位。数据操作系统无法轻松处理结构化或关系数据，而只能处理平面数据表示。[1] 图形数据库试图弥合关系数据表示和平面数据表示之间的差距，同时使信息访问更加容易。[2] 这种数据库类型最受欢迎的代表是 Neo4j。[3] 名称：Neo4j 软件类型：图形数据库 (GDB) 初始版本：2007 来源：Neo4j, Inc. 目标平台：跨平台，例如Windows、Linux、..语言：用 Java 和
Study: When allocating scarce resources with AI, randomization can improve fairness
在基于机器学习模型预测的决策中引入结构化随机化可以解决固有的不确定性，同时保持效率。
Beyond Representation: How Black and Latine Tech Entrepreneurs Navigate Ethno-Racial Exclusion
技术创业的增长以种族和经济差异为特征，阻碍了黑人和拉丁裔企业家的公平竞争。然而，一些黑人和拉丁裔科技企业家取得了成功。社会学家 Alicia Sheares 将研究黑人和拉丁裔科技企业家如何理解和管理种族排斥，以及种族、民族、性别和移民身份如何影响他们的经历。她将为她的研究进行半结构化访谈。
Delft University of Technology Advances Compliance Behaviour with Dingo-O Mobile Manipulator
机器人在以人为中心的环境中的集成正变得越来越普遍。随着这种转变，移动操作和顺从控制变得至关重要。这对于确保机器人在非结构化、动态环境中的稳健性能和安全性尤为重要，在这些环境中，机器人在人类附近运行。顺从是指机器人能够 […] 代尔夫特理工大学利用 Dingo-O 移动机械手改进顺从行为，这篇文章首先出现在 Clearpath Robotics 上。
在当今快速发展的人工智能 (AI) 领域，训练大型语言模型 (LLM) 带来了重大挑战。这些模型通常需要大量的计算资源和复杂的基础设施来处理所涉及的大量数据和复杂算法。如果没有结构化的框架，这个过程可能会变得非常耗时、昂贵和复杂。企业在管理方面苦苦挣扎 […]
What Is Process Mapping And How Can You Do It?
您是否曾经有过一个美妙而复杂的想法，但却完全不知道如何组织和实施不同的阶段？流程图提供了一种清晰而结构化的格式，可帮助您整理一切并促进您的愿景。本文首次发表于 eLearning Industry。
A Practical Framework for Search Evaluation
通过搜索提升用户体验和业务绩效的数据驱动方法搜索评估 — 图片来自inspiring.team搜索功能强调了当今几乎每种数字资产的用户体验。无论是电子商务平台、内容丰富的网站还是内部知识库，搜索结果的质量都会决定用户的满意与否。但您如何真正知道您的搜索算法是否返回了相关结果？您如何确定它是否满足了用户需求并推动了业务目标？虽然这是一个非常重要的子应用程序，但我们实际上缺乏一种结构化的方法来评估搜索算法。这就是这个搜索算法评估框架所提供的。通过制定系统化的搜索质量评估程序，企业将能够获得有关其算法执行情况的有意义的见解，了解应在哪些方面努力推动改进，并学会衡量一段时间内的进展。在这篇文章中，我们
Terahertz Breakthrough: New Technique Offers Unprecedented Control Over Light
研究人员已经开发出一种使用可编程自旋电子发射器生成和操纵结构化太赫兹光束的新方法，从而推动了安全、医学成像和……
Food Service Robots Just Need the Right Ingredients
食物准备是那些似乎应该由机器人解决的问题之一。这是半结构化环境中可预测、重复、基本的操作任务——看起来很理想，对吧？显然，这方面的需求很大，因为人力成本高昂，而且在这种环境下越来越难找到。目前，美国食品行业有超过一百万个空缺职位，即使有职位空缺，年流动率也高达 150%（这意味着很多工人甚至连一年都干不完）。食物准备似乎是机器人的绝佳机会，这就是为什么 Chef Robotics 和少数其他机器人公司几年前开始着手解决这个问题，将机器人引入 Chipotle 或 Sweetgreen 等快餐休闲餐厅，在那里，您可以在柜台上享用根据所选食材定制的餐点。但这并没有真正奏效，原因有几个。首先，做对人
Indian language RAG with Cohere multilingual embeddings and Anthropic Claude 3 on Amazon Bedrock
媒体和娱乐公司为多语言受众提供广泛的内容，以满足不同的受众群体。这些企业可以访问其多年运营过程中收集的大量数据。这些数据大部分是非结构化文本和图像。分析非结构化数据以生成新内容的传统方法依赖于 [...]
Applying RLAIF for Code Generation with API-usage in Lightweight LLMs
这篇论文被 ACL 2024 的自然语言推理和结构化解释研讨会接受。人工智能反馈强化学习 (RLAIF) 已在各个领域展现出巨大潜力，包括减轻 LLM 输出的危害、增强文本摘要和数学推理。本文介绍了一个 RLAIF 框架，用于提高轻量级（<1B 个参数）LLM 的代码生成能力。我们特别关注需要编写适当 API 调用的代码生成任务，这很有挑战性，因为众所周知的问题......
Top Free AI Chatbots: The Best Free ChatGPT Alternatives
自 ChatGPT 首次亮相以来，我已经测试了数十个 AI 聊天机器人。这是我的新首选由 Anish Singh Walia 在 Canva 上设计自 ChatGPT 推出以来，人工智能聊天机器人一直风靡一时，因为它们能够完成各种任务，帮助你处理个人和工作生活。该列表详细说明了在选择下一个人工智能助手之前需要了解的所有信息，包括它的最佳用途、优缺点、成本、大型语言模型 (LLM) 等。不仅如此，这些工具中的大多数都是免费的，是 ChatGPT 的绝佳替代品，在某些情况下表现优于它。我已经使用并花了数周和数月的时间在几乎所有这些人工智能机器人上，所以你不必浪费时间尝试它们。但首先，让我给你一些可
堪萨斯州州长 Laura Kelly 签署了堪萨斯州扫盲蓝图法案，该法案将“修改教师教育计划，以改善课堂阅读教学”，坚持“基于音素意识、语音、流利度、词汇和理解的循证研究”。这项两党法案将协调高等教育和 K-12 资源，以重新培训堪萨斯州教育工作者掌握阅读科学，结构化 […]阅读立法更新文章首次出现在语言杂志上。
USACE Report Offers New Approaches for Better Water Resource Planning
弗吉尼亚州亚历山大市（2024 年 6 月 10 日）——美国陆军工程兵团 (USACE) 下属的水资源研究所 (IWR) 通过其水资源中心发布了一份关于改善结构化决策在水资源管理中的应用的报告。该报告题为“适用于 USACE 土木工程规划的权衡方法分析”，概述了比较各种规划方案的益处和效果的方法，以支持选择替代计划来管理国家水资源。
Defense Security Cooperation University Co-Hosts FMS Symposium
国防安全合作大学联合主办 FMS 研讨会 juanita.b.whit…2024 年 6 月 10 日星期一 - 10:10国防安全合作局 (DSCA) 国防安全合作大学 (DSCU) 及其联合主办方国防部采购和保障部副部长办公室 (OUSD(A&S)) 主持了外国军售 (FMS) 研讨会，于 2024 年 5 月 23 日至 24 日在马里兰州国家港口的盖洛德国家度假村和会议中心举行。约 250 名政策制定者、学者、从业者和国防工业专业人士齐聚一堂，讨论安全合作界面临的关键问题。安全合作活动通过支持和鼓励外国伙伴应对共同的安全挑战来促进美国的国家安全和外交政策利益。这些努力包括军事能力发展、
Helping robots grasp the unpredictable
MIT CSAIL 的节俭式深度学习模型可推断物体的隐藏物理属性，然后进行调整，以便在家庭和配送中心等非结构化环境中为机器人找到最稳定的抓握方式。
