Reducing AI Hallucinations with MoME: How Memory Experts Enhance LLM Accuracy
人工智能 (AI) 正在改变行业并重塑我们的日常生活。但即使是最智能的人工智能系统也会犯错。一个大问题是人工智能幻觉，即系统会产生虚假或编造的信息。这在医疗保健、法律和金融领域是一个严重的问题，在这些领域，正确处理事情至关重要。尽管大型语言模型 […]文章《使用 MoME 减少人工智能幻觉：记忆专家如何提高 LLM 准确性》首先出现在 Unite.AI 上。
Parents may be getting their ratios wrong when preparing baby formula
根据美国的一项小型研究，父母在为婴儿准备配方奶粉时经常会犯测量错误。研究人员在美国招募了一组 84 名不同的婴儿看护者，并要求他们准备几种婴儿配方奶粉产品，团队测量了他们使用的奶粉和水的量以确保准确性。研究人员表示，超过三分之一的时间里，参与者的测量误差超过 10%，无论有没有模拟哭闹的婴儿，参与者犯错的可能性几乎一样大。研究人员表示，婴儿配方奶粉稀释过度和不足都会带来健康风险，因此一些父母在学习准备婴儿配方奶粉时可能需要额外的帮助。
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Training tackles top three Thrift Savings Plan mistakes
乔治亚州亨特陆军机场 — 根据 Michelle Roper 的说法，个人在制定节俭储蓄计划时会犯三个常见错误， a...
Albert Einstein and the Folly of Marxist Sympathies
伟人犯错时，往往会犯大错。阿尔伯特·爱因斯坦就是这种情况，他精通量子物理学，但他对经济学的看法是不科学的。
Foreign Assistance: USAID Should Strengthen Risk Management in Conflict Zones
GAO 的发现美国国际开发署 (USAID) 制定了标准流程来评估向世界各国提供援助的风险。在受暴力冲突影响的国家，援助设施遭到袭击等因素可能会使援助的提供变得复杂。美国国际开发署的某些流程针对特定类型的风险，包括欺诈、反恐或制裁相关风险以及安全风险等信托风险。然而，GAO 发现，与主要做法相反，美国国际开发署没有在欺诈风险概况中全面评估或记录影响其在 GAO 选择审查的三个受冲突影响国家（尼日利亚、索马里和乌克兰）提供援助的相关欺诈风险。 。因此，美国国际开发署无法确保其已识别并正在减轻这些国家的所有相关欺诈风险。 2023 财年美国国际开发署选定的局和代表团承担的资金注：选定的局是人道主义
Overworking: How I work to be efficient
Daniel 分享了他的技巧和策略，让他们高效工作的同时享受休息时间。- Daniel 学生常见的一个问题是工作过度，众所周知，工作永无休止！作为一个患有诵读困难症的人，我经常觉得自己落后了。然而，我发现了一些技巧，既能帮助我进步学习，又能帮助我享受空闲时间。 1. 早晨例行公事当半天已经过去时，总是很难完成工作。根据我的经验，晚起会成为一种习惯，会真正阻碍你完成工作的能力。早起让我能够完成更多的任务，帮助我减轻工作量、缓解压力和保持心理健康。 2. 循序渐进的评估评估是计入最终成绩的因素，但在开始论文问题和项目之前，可能需要完成其他工作。这就是为什么我发现每天做一点评估工作，比如论文规划，有
Quality Assurance, Errors, and AI
《Fast Company》杂志最近发表的一篇文章声称“多亏了人工智能，程序员不再是王者。向 QA 工程师致敬。”这篇文章值得一读，其论点可能是正确的。生成式人工智能将用于创建越来越多的软件；人工智能会犯错误，很难预见未来 […]
New method uses crowdsourced feedback to help train robots
人类引导探索 (HuGE) 使 AI 代理能够在人类的帮助下快速学习，即使人类会犯错误。
Thalidomide, The FDA and Type I & II Errors
沙利度胺在 20 世纪 50 年代和 60 年代初期被卖给孕妇，用于治疗孕吐。它是由德国公司 Grunenthal 生产的。在被撤出市场之前，它会导致严重的出生缺陷。沙利度胺曾经出现在我的微课中，因为我们有时会阅读《公共问题经济学》一书中的一章，其中讨论了 FDA 在批准药物时面临的困境。FDA 可能会犯 I 类错误，即允许不安全的药物进入市场。为了避免这种情况，他们可以对新药进行长时间的测试，以确保其安全。但与此同时，人们可能会因为得不到药物而死亡。当这种情况发生时，就称为 II 类错误。抗生素 Septra 就发生过这种情况。书中报道说，“2006 年，FDA 批准医生使用沙利度胺治疗骨髓
Beyond Doomers and Denialists: A Balanced View on AI Development
围绕人工智能安全性及其可能带来的生存风险的持续讨论似乎已升级为激烈的两极分化，参与者采取了根深蒂固的立场——“人工智能毁灭论者”与“人工智能否定论者”。这种对抗性分类不利于富有成效的讨论。这种对话应以经验证据、严格的成本效益分析和对潜在风险和收益的全面了解为基础。在我们为人工智能革命和超级智能人工智能系统的潜在出现做准备时，这一点至关重要，可确保我们的文明有足够的能力应对未来的挑战。我更喜欢这样思考这个问题：一方面，一些人严格遵守预防原则。这种观点表明，如果像人工智能这样的新技术有可能对人类或环境造成重大或持久的伤害，并且其背后的科学原理尚未得到充分理解或认可，那么举证责任就落在那些推广这项技
两条腿移动对于机器人来说是一项相当困难的任务。这里的问题不仅是机器人在解决任务时可能会犯错误，而且跌倒可能会损坏非常昂贵的机器。世界各地的机器人专家正在以不同的方式解决这个问题。
Peter Moskos 是一位受过专业训练的社会学家，约翰杰伊刑事司法学院的教授，曾担任巴尔的摩市警察。在回应菲兰多·卡斯提尔被枪杀一事时，他这样说道：老实说，在这次枪击案中，在这种地方，有一名警察，我认为如果卡斯提尔是白人，他绝对不会被枪杀。他也不认为这是一个完全孤立的事件；这让他想起了肖恩·格鲁伯特在南卡罗来纳州的一个交通站枪杀莱瓦尔·琼斯（未致其死亡）的事件。当我看到卡斯提尔的视频时，我和其他人一样，也有同样的反应。甚至明尼苏达州州长也承认，如果他是白人，枪击事件可能就不会发生。然而，莫斯科斯对罗兰·弗莱尔最近声称警察枪击事件中不存在种族偏见并不感到惊讶：我对弗莱尔的结论并不感到惊讶…
The algorithm will see you now
珍妮特·库里（Janet Currie），W。BentleyMacLeod和Jessica van Parys的论文撰写了纸，我今天早上发布的是医生会犯错误。这并不奇怪，因为它们是人类。我怀疑，更具争议性的是他们的发现：“算法可能是改善护理的一种方法，至少对于[…]等常见情况，算法将看到您现在首先出现在偶然的经济学家中。
