A RAG That Says “Not in This Document” Has to Show Four Kinds of Evidence
企业文档智能 [Vol.1 #B3] - 自信的错误答案是一个错误。没有任何理由的赤裸裸的“不回答”几乎同样糟糕。四块砖块中的每一块都有一个要显示的证据“A RAG That Says “Not in This Document” has to Show Four Kinds of Evidence”一文首先出现在《走向数据科学》上。
Yanis Varoufakis Has A Podcast
Varoufakis 采访 Richard Wolff 我最近偶然发现了播客 Econolasts。通常，他与记者 Wolfgang Munchau 共同主持。以上是 Varoufakis 亲自采访 Richard Wolff 的一集结尾的摘录。需要大量研究才能证明边际主义经济学为何是错误的。Varoufakis 说他不再可以建议学生进行这项研究。他问 Wolff 什么他做到了。沃尔夫回答道：“嗯，这就是我告诉他们的。我再次分享了你们要说的大部分内容。在我在哈佛、耶鲁和斯坦福度过的十年里，我必须学习，我必须教授新古典微观经济学和凯恩斯主义宏观经济学以及其他所有学科。我当时相信，正如我猜想的那样
$536 and 8 Hours: AI Learns to Attack a Different PLC
专家让 Claude 移植了一个 PLC 漏洞，但花费了 536 美元和 8 个小时，而且后来人工智能生成的有效负载意外损坏了硬件。 Forescout 研究人员刚刚回答了一个困扰工业安全一段时间的问题：人工智能是否真的可以将一个可用的漏洞从一个 PLC 移植到另一个模型，而无需 [...]
The Ethical Foundations of the Just War Doctrine
战争能够正义吗？默里·罗斯巴德（Murray Rothbard）回答了这个问题，当然也给出了一些明确的答案。
居酒屋という「つながる余地」のある場所－孤独感から考える日常の接点－
■概要 内阁府的一项调查发现，人们的孤独感分布因外出频率、面对面交谈频率以及是否有可以轻松交谈的人而存在差异，特别是根据是否有可以轻松交谈的人而产生的差异特别大。本文不仅从外出机会的角度，而且从对话的发生、重复的接触点和关系的连续性方面来探讨对抗孤独和孤立的措施。我们将以居酒屋酒吧作为日常场所的例子，以立式酒吧的研究为线索，思考如何通过饮食、共同话题、与员工和老板的互动以及重复光顾来创造低成本的互动。我们并没有将居酒屋定位为对抗孤独的一种手段，而是展示了居酒屋的社会价值，即其主要目的是吃喝，但有“联系的空间”，可以与人建立松散的联系。 ■目录 1 - 简介 2 - 孤独感与日常交往的关系 1
Homelessness and Drug Use in California
在过去的十年中，加利福尼亚州一直在努力解决不断增长的无家可归率和严重吸毒等相互交织的问题。 PPIC 研究员 Magnus Lofstrom 将介绍一份新报告的主要发现，该报告探讨了无家可归和吸毒随时间变化的趋势，包括当地条件的作用以及第 47 号提案等刑事司法改革的影响。合著者 Shannon McConville 将与他一起回答观众的问题。
Appendix: What are bogus respondents?
调查研究人员长期以来一直担心回答问题时漫不经心的受访者。对于传统的基于概率的调查，此类受访者通常只占抽样受访者的一小部分。从包含整个感兴趣人群的列表中随机选择受访者的过程意味着潜在的不良行为者无法自行选择 [...]
じゃんけんは何人まで「できる」のか－「できる」と「使える」の間にある、指数関数の壁
■概要 石头、剪刀、布在理论上是在某个时刻解决的，与参与者的数量无关。然而，随着人数的增加，一次尝试解决比赛的概率迅速下降，而达成解决方案的预期次数呈指数级增加。假设预期重复次数为 10 次作为实际限制，则 8 人和 9 人之间的界限就是一个界限。对于30人来说，大约需要64000次，对于40人来说，大约需要368万次，实际上还会增加判断的麻烦。可以用数学来完成的事情和可以用作决策工具的事情不是一回事。 ■目录 介绍 1 - 石头剪刀布游戏需要解决的条件 2 - “总有一天会决定的”现实吗？ 3 - 只需添加 6 个人，玩家人数就会增加 11 4 - 现实比公式更困难 5 - 为什么 2 人和
The Senator I Voted for When We Lived in Michigan
我问了 Elissa Slotkin 一个问题，她给了我一个尖锐的回答。起初我内心皱起眉头，但我也知道利文斯顿县将会有一位优秀的国会代表（2019 年至 2025 年）。从那以后，斯洛特金女士表现得很好。斯洛特金击败了地毯袋手米基·罗杰斯 (Mikie Rogers) 赢得了参议员席位 [...]当我们住在密歇根州时我投票支持的参议员帖子首先出现在《愤怒的熊》上。
There’s nothing ‘Mickey Mouse’ about my Van Halen thesis | Letter
提出有关文化的具体问题并谨慎回答是大学长期以来一直在做的事情，格雷格·怀特改革英国对“米老鼠学位”的否认（报告，8 月 20 日）促使我在苏埃拉·布雷弗曼文化与媒体研究学院披露了我自己提出的论文主题：“逃亡者、廉价伎俩和范·海伦在 70 年代末/80 年代初摇滚乐中形成了三个不同的子流派音乐？”考虑一下这样的研究将为现代工作生活提供的严格培训。首先，NME 和 Sounds 中的档案工作，并区分主要来源（记录）和次要来源（有关时期的演出评论）。继续阅读...
Einstein thought time dilation was both real and not – he was right
时间到底是什么？专栏作家 Karmela Padavic-Callaghan 通过探索我们现有的证据来回答这个令人费解的问题，证明时间膨胀既是一种物理现象，也是一种心理现象
Mises Circle New Mexico: Closing Panel and Q&A
Mark Thornton、Ryan McMaken、Kevin Duffy和JP Cortez在2026年新墨西哥州米塞斯圆桌会议结束时回答了观众关于黄金、白银、比特币、在华投资、美元命运和不断膨胀的国家债务的问题。
How Does a RAG Reranker Really Work?
企业文档智能[第1卷第2D期]——数据科学家在被问及时说什么，模型在幕后实际做什么，以及为什么诚实回答会改变企业RAG中的架构决策。该文章《RAG重排序器实际如何工作？》首次发表于
G DATA XDR: The most important questions from practice
没有两家公司是相同的。然而，许多组织在终端和网络安全方面面临类似的问题。我们在一次关于G DATA XDR的网络研讨会中回答了许多这些问题：我们的专家Konrad Wroblewski，高级技术销售顾问……
How to encourage smarter AI use in the classroom
本文来自《麻省理工学院技术评论》的限量版时事通讯《Making AI Work》，探讨如何在各行业应用法学硕士。要在您的收件箱中接收它，请在此处注册。几年前，聊天机器人的发布令许多学校感到惊讶。突然间，学生们的手机里装了一个应用程序，它可以神奇地回答几乎任何问题……
Portfolio Balance vs. Loanable Funds: A Teaching Note
实际利率是由所有储蓄（私人和公共）的供需决定的？还是由流动性偏好和（外部）财富需求产生的货币与债券需求决定的？为迎接秋季学期教学，必须回答这个问题。通常我在课堂上使用后者……
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression
输入令牌通常是大规模运行检索增强生成 (RAG) 成本的重要组成部分。本文介绍了 Amazon Bedrock 上的查询感知上下文压缩模式：检索后，较小的模型会在主模型回答之前根据查询过滤检索到的块，从而减少输入令牌和成本，同时保持答案质量。
