思路关键词检索结果

解释者:移民和美国经济

Explainer: Immigrants and the U.S. Economy

尽管研究文献和经济学家的思路已经相当清晰,但移民对美国经济是净成本还是净收益的问题一直是争论的焦点。大多数经济学家的大量研究和共识发现,总体而言,移民对美国经济是净利好。本文将对这些问题进行阐述。

Charlie Mnemonic - 更新 5:引入思维链和集成回忆系统

Charlie Mnemonic - Update 5: Introducing Chain-of-Thought and Integrated Recall System

摘要:思路链实现集成回忆系统:回忆插件和 Charlie 回忆应用程序用户界面和体验改进新模型和未来更新我们很高兴地宣布对 Charlie Mnemonic 进行第五次重大更新,它是您的具有长期记忆功能的开源 AI 助手。此版本带来了突破性的功能,包括思路链推理和集成回忆系统,可让您轻松搜索和引用桌面上显示的过去信息,增强 Charlie 的上下文理解和响应能力。让我们深入了解新功能!思路链实现此更新中最重要的新增功能之一是思路链 (CoT) 插件。此功能增强了 Charlie 的推理能力,允许它将复杂问题分解为可管理的步骤。CoT 插件提供分步解释,提高 AI 响应的透明度和理解力。我们集成

模范公民 | 科学

Model citizens | Science

约翰·卡尔霍恩的啮齿动物“宇宙”为 20 世纪的城市生活提供了思路

产业政策的新伪装

Industrial Policy’s Deceptive New Clothes

如果新的“产业战略”为改善公共治理提供了思路,那么它是有用的。但是,当它转向私营部门时,它就变得非常危险,因为国家干预不可避免地会破坏竞争、扰乱价格信号并抑制创新动力。

通过复杂推理提高 RAG 答案质量

Improving RAG Answer Quality Through Complex Reasoning

展示使用 DSPy 和 Indexify 构建多跳检索系统的过程TLDR;在本文中,我们将探索多跳检索以及如何利用它来构建需要复杂推理的 RAG 系统我们将通过使用 Indexify、OpenAI 和 DSPy 在医疗保健领域构建问答聊天机器人来了解该技术。多跳思路链 RAG 如何有效回答复杂问题。简介检索增强生成 (RAG) 系统已成为构建 LLM 驱动应用程序的强大方法。RAG 系统的运行方式是首先使用检索模型从外部知识源检索信息,然后使用此信息提示 LLM 生成响应。但是,基本 RAG 系统(也称为朴素 RAG)在处理需要对多条信息进行推理的复杂查询时可能会面临挑战。这就是多跳检索发挥作

人类何时移居澳大利亚?

When Did Humans Migrate To Australia?

现在每个国家都有人声称自己是本地人,而在前几代人中,如果你出生在那里,你就是本地人。事实上,在非洲的摇篮之外,没有人是本地人。每个人都是移民,随着时间的推移,每个自称是本地人的人现在都从别人那里偷走了土地并殖民了它。我们不可能知道谁是第一批到达的人,但科学可以进行推断,而人类在印度尼西亚东南部居住的新证据可以追溯到 42,000 年前,这为了解第一批人类到达澳大利亚的时间和路线提供了一些思路。阅读更多

据报道,拜登在讨论其生存能力的电话会议中发狂咆哮

Biden Went On Unhinged Rant During Call To Discuss His Viability: Report

报道称,拜登在讨论其竞选能力的电话会议中发疯似的咆哮:周六,唐纳德·特朗普被一名刺客枪杀的几个小时前,总统乔·拜登在与民主党人的 Zoom 会议中变得完全精神失常,讨论他是否应该放弃竞选连任。据 Puck News 报道,就在特朗普在宾夕法尼亚州巴特勒举行集会之前,一群温和的希尔民主党人与白宫进行了一次“紧张”的 Zoom 会议,表达了他们对拜登获胜能力的担忧——以及如果拜登失败并把他们打倒,他们获胜的能力。“这次通话比辩论还要糟糕,”其中一位参与者告诉我。“他喋喋不休;他开始回答问题,然后失去思路,然后就说‘随便’。他真的无法完成一个答案。我对他失去了极大的尊重。”更重要的是,拜登与众议员杰

理解和实施 Medprompt

Understanding and Implementing Medprompt

深入研究提示框架背后的细节Medprompt 策略各个组成部分的说明(图片取自 Medprompt 论文 [1] (https://arxiv.org/abs/2311.16452) 中的图 6)在我的第一篇博客文章中,我探讨了提示及其在大型语言模型 (LLM) 中的重要性。提示对于从 LLM 获得高质量的输出至关重要,因为它可以指导模型的响应并确保它们与手头的任务相关。在此基础上,尝试使用 LLM 解决用例时经常会出现两个关键问题:仅使用提示可以将性能提升到多远,以及何时您会咬紧牙关并决定微调模型可能更有效?在做出利用提示的设计决策时,需要考虑几个因素。像小样本提示和思路链 (CoT) [2

与 Monique Chism 博士一起设计全国教育峰会

Designing a National Education Summit with Dr. Monique Chism

Monique Chism 博士是史密森学会的教育部副部长。她与主持人 Mike Palmer 一起分享了领导国家博物馆教育工作的感受,以及他们在今年夏天晚些时候举行的全国教育峰会的设计思路。我们从 Monique 的起源故事开始,她从一名教师开始,教了 8 年书,然后进入一家非营利组织工作,致力于缩小成就差距和文化能力教学。之后,她在美国研究机构工作,专注于将教育研究付诸实践,并在教育部工作。这一切促使 Monique 在两年前加入史密森学会,担任教育部副部长。Monique 描述了史密森学会为教育工作者提供的令人惊叹的免费资源,让我们了解在那里领导教育项目的感受。我们听说了她为 2023

写作比赛提高了 MEDCoE 队长职业课程的价值

Writing competition increases value of MEDCoE Captains Career Course

德克萨斯州圣安东尼奥-萨姆休斯顿堡联合基地 — “写作就是思考。要想写得好,就要思路清晰。这就是为什么它如此困难,”大卫·麦卡洛格说......

使用强化学习对复杂的交互式编码程序进行评分

Grading Complex Interactive Coding Programs with Reinforcement Learning

[摘要] tl;dr:人们投入了大量精力来训练 AI 算法,使其能够玩一些计算机传统上难以玩的游戏,例如 Atari 发布的复古游戏、围棋、DotA 和星际争霸 II。在开发这些算法的过程中积累的实用机器学习知识为人们现在为许多游戏定期训练游戏 AI 代理铺平了道路。按照这条思路,我们专注于一类特定的游戏——学生作为编程作业的一部分开发的游戏。掌握 Atari 游戏的相同算法能帮助我们评分这些游戏作业吗?在我们最近的 NeurIPS 2021 论文中,我们说明了将交互式编码作业评分视为游戏的挑战,并介绍了“玩评分挑战”。简介大规模在线编码教育在过去十年中取得了显著的成功。快速的互联网速度、改进

使用强化学习对复杂的交互式编码程序进行评分

Grading Complex Interactive Coding Programs with Reinforcement Learning

[摘要] tl;dr:人们投入了大量精力来训练 AI 算法,使其能够玩一些计算机传统上难以玩的游戏,例如 Atari 发布的复古游戏、围棋、DotA 和星际争霸 II。在开发这些算法的过程中积累的实用机器学习知识为人们现在为许多游戏定期训练游戏 AI 代理铺平了道路。按照这条思路,我们专注于一类特定的游戏——学生作为编程作业的一部分开发的游戏。掌握 Atari 游戏的相同算法能帮助我们评分这些游戏作业吗?在我们最近的 NeurIPS 2021 论文中,我们说明了将交互式编码作业评分视为游戏的挑战,并介绍了“玩评分挑战”。简介大规模在线编码教育在过去十年中取得了显著的成功。快速的互联网速度、改进

僵局比蓝波或红波更利好

Gridlock Is More Bullish Than Blue or Red Waves

我经常观察到,尽管华盛顿方面有所干预,但多年来美国经济表现仍然十分出色。总统们喜欢将自己创造的数百万个就业岗位归功于自己,或者吹嘘自己将创造多少个就业岗位。总统候选人也做出过类似的承诺,承诺如果他们当选或连任,他们的政策将如何增加数百万个就业岗位。现实情况是,创造就业岗位的是企业,而不是政客。当企业不受华盛顿干预其事务的负担时,它们往往会更好地创造就业岗位。由于华盛顿几乎总是不同程度地干预经济,因此令人惊讶的是,如此多行业的如此多企业继续盈利并扩大产能和工资单,只有经济衰退才会短暂地阻碍它们。这种思路导致了人们普遍持有的观点,即当华盛顿的政客因政治僵局而无法像他们希望的那样进行干预时,即当总统

使用更少数据打造更出色 AI 的 5 大方法

Top 5 ways to make better AI with less data

1. 迁移学习迁移学习现在在机器学习中被广泛使用,因为它的好处很大。总体思路很简单。你用大量数据和大量训练来训练一个大型神经网络。当你遇到一个特定问题时,你会“切断”大型网络,并用你自己的数据训练几个新的层。大型网络已经理解了很多一般模式,而通过迁移学习,你这次不必教给网络。一个很好的例子是,如果你试图训练一个网络来识别不同种类的狗的图像。如果没有迁移学习,你需要大量的数据,也许需要 100,000 张不同种类的狗的图像,因为网络必须从头开始学习一切。如果你用迁移学习训练一个新模型,你可能只需要每个种类的 50 张图像。你可以在这里阅读有关迁移学习的更多信息。2. 主动学习主动学习是一种数据收

查理记忆术重大更新发布!

Major Charlie Mnemonic update released!

我们宣布对 Charlie Mnemonic 进行重大更新,它是您的 AI 助手,具有长期记忆功能,每天都在变得越来越聪明和强大。我们一直在努力集成新功能并改进现有功能,我们很高兴与您分享这些更新。有什么新东西?Gmail 集成:Charlie 现在可以与 Gmail 无缝集成,让您更有效地管理电子邮件。Google 日历集成:使用新的 Google 日历集成,直接通过 Charlie 安排和管理您的活动。Ollama 支持:我们增加了对 Ollama 的支持,您现在可以运行本地 Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma 和其他型号。感谢 @PriNova 的出色贡献。内存浏览器

可修改的健康风险因素的成本

The cost of modifiable health risk factors

每个人都知道医疗保健费用太高。当我谈论这个问题时,尤其是在广播中,人们呼吁尝试完全基于个人选择。总是别人的错。我经常拒绝这种思路,因为人们选择的许多因素(吸烟,饮酒等)实际上被堆叠以支持[…]最初出现在附带经济学家中的可修改健康风险因素的成本。

Medicare的保费如何随收入而变化

How Medicare premiums vary by income

我们仍处于完全猜测的模式,说明奥巴马将向超级委员会提出哪些赤字思路(预计周一的公告,或者我被告知)。提到的一个想法是增加了对高收入受益人的医疗保险保费。并非每个人都可能知道今天有些医疗保险与收入有关。这是复杂的[…]帖子中的保费如何因收入而有所不同。

专家讨论未来远程攻击轰炸机需求

Experts discuss future long-range strike bomber requirements

5月5日,30余位军民战略空中力量专家齐聚一堂,共商思路