Self-managed observability: Running agentic AI inside your boundary
当人工智能系统在生产中表现不可预测时，问题很少出现在单个模型端点上。出现延迟峰值或失败请求的情况通常可以追溯到重试循环、不稳定的集成、令牌过期、编排错误或跨多个服务的基础设施压力。在分布式、代理架构中，症状出现在边缘，而根本原因......自我管理的可观察性：在边界内运行代理人工智能一文首先出现在 DataRobot 上。
AI agents are fast, loose, and out of control, MIT study finds
麻省理工学院的一项研究发现，大多数代理人工智能系统没有透露任何安全测试内容，并且许多系统没有记录的方法来关闭流氓机器人。
Class Conflict, the Jacksonians, and Exploitation
在真正的自由市场中，不存在阶级冲突。然而，在国家存在的情况下，情况就不同了，因为不同的团体相互竞争以获取国家代理人的青睐。
Class Conflict, the Jacksonians, and Exploitation
在真正的自由市场中，不存在阶级冲突。然而，在国家存在的情况下，情况就不同了，因为不同的团体相互竞争以获取国家代理人的青睐。
Paid Tax Return Preparers: Opportunities Remain to Improve IRS Oversight
GAO 的发现付费准备者拥有不同水平的技能、教育和专业知识。税务从业人员包括注册代理人、注册会计师、律师和其他拥有国税局 (IRS) 或各州颁发的一定级别资格或证书的个人。所有其他没有专业资格的付费准备者都被视为未注册的准备者。虽然所有付费报税员都必须拥有并使用报税员税务识别号 (PTIN)，并遵守《国内税收法》中的各种要求，但国税局仅有权监管税务从业人员的执业行为。一般而言，未注册的报税者不受 IRS 监管，包括测试和教育要求。 2025 年付费报税者持有的证书数量和类型 在之前的工作中，GAO 发现付费报税者可能会在他们准备的纳税申报表上犯严重错误。此外，GAO 之前的研究表明，未注册的报
The Machine Ethics podcast: moral agents with Jen Semler
机器伦理播客由 Ben Byford 主持，汇集了对学者、作家、商界领袖、设计师和工程师的采访，主题涉及自主算法、人工智能、机器学习和技术对社会的影响。道德代理人与 Jen Semler 本月，本与 Jen Semler 进行了面对面的会面。他们讨论了人工智能是什么、哲学家和 [...]
An End-to-End Guide to Beautifying Your Open-Source Repo with Agentic AI
使用开源人工智能代理自动改进科学和工业存储库的指南《使用代理人工智能美化开源存储库的端到端指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Pterodactyl Ptraveller ZK-EWS in Southland
在开始研究新西兰的翼手龙微光系列后，我对它们有了更多的了解。这得到了默里·哈根（Murray Hagen）的大力帮助，他从一开始就是新西兰的翼手龙代理人——感谢默里。周末，吉姆·巴尼特 (Jim Barnett) 允许我从他的照片集中复制照片，这让我大受鼓舞。吉姆·巴尼特 (Jim Barnett) 是南部地区的早期翼手龙所有者，后来购买了一架 Ascender II+2，并在 20 世纪 80 年代作为超轻型飞机教练从派克角机场飞出。 （肯定还有其他早期的微光灯爱好者收集了旧的微光灯照片 - 如果您是其中之一并且拥有早期照片，请与编辑联系）。这是 Jim Barnett 收藏的其中一张照片。
Local police aid ICE by tapping school cameras amid Trump’s immigration crackdown
当地警察通过反复搜查记录车牌号的学校摄像头来协助联邦移民代理人，数据显示，74 人的一项调查显示，美国各地警察部门正在悄悄利用学区安全摄像头来协助唐纳德·特朗普的大规模移民执法活动。一个月内数十万条审计日志显示，警方正在搜索国家自动车牌读取器数据数据库，包括来自学校摄像头的数据，以进行与移民相关的调查。继续阅读...
Here's what to know about the constitutional right to record immigration agents in public
在公共场合对值班的移民代理人进行录音是第一修正案的权利，但阻碍移民代理人工作是犯罪行为。某件事是否构成妨碍可能是主观的。以下是法律专家认为您应该了解的内容。
‘Discovery learning’ AI tool predicts battery cycle life with just a few days’ data
为电池研究人员提供的代理人工智能工具，利用以前电池设计的数据来预测新电池概念的循环寿命。该工具由密歇根工程大学开发，只需 50 个周期的信息即可预测电池在容量降至设计容量 90% 以下之前可以经历多少次充放电周期。
