Using Copilot as a Leadership Tool to Strengthen Staff Growth
看看我们每天错过了什么学校领导和教练每天都沉浸在沟通中，包括电子邮件、聊天、会议、笔记和文档。数字流中隐藏着一个关于我们如何指导、协作和联系的故事。然而，这些见解最终会消失。像 Microsoft Copilot 这样的人工智能工具已经可以总结会议、记录笔记并起草后续步骤。但如果他们可以做更多的事情，比如分析日常互动中的模式，以揭示员工的优势、超能力和成长领域，结果会怎样？这就是人工智能从助理转变为分析师、从自动化任务转变为增强人才的地方。从管理支持到人类洞察力有了适当的许可证，Copilot 就可以连接到您组织的电子邮件、团队聊天、会议记录和文档。这意味着它不仅可以自动化任务，还可以实现任务
How to Evaluate Retrieval Quality in RAG Pipelines: Precision@k, Recall@k, and F1@k
在我之前的文章中，我已经向您介绍了如何在 Python 中组合一个非常基本的 RAG 管道，以及对大型文本文档进行分块。我们还研究了如何将文档转换为嵌入，使我们能够在向量数据库中快速搜索相似文档，以及如何使用重新排名来识别[...]如何评估 RAG 管道中的检索质量：Precision@k、Recall@k 和 F1@k 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Degrees that teach critical thinking can never be a ‘rip-off’ | Letters
读者为凯米·巴德诺克 (Kemi Badenoch) 认为不值得政府资助的课程辩护继弗朗西斯卡·西蒙 (Francesca Simon) 对凯米·巴德诺克 (Kemi Badenoch) 废除“盗版”学位的承诺进行精彩反驳（凯米·巴德诺克 (Kemi Badenoch) 想要结束“盗版”学位——但如果没有我的作品，我就不会创造《可怕的亨利》，10 月 15 日），我想指出的是，学习古英语和中古英语带来了至关重要的语境 我对现代英国生活的理解，从信托法的十字军起源到当今地区权力下放的复杂政治。我自己在该学科的学位也教会了我可转移的专业技能，包括抄写几乎难以辨认的笔迹、工作文档中版本控制的相当重要
Agentic RAG for Software Testing with Hybrid Vector-Graph and Multi-Agent Orchestration
我们提出了一种使用代理检索增强生成 (RAG) 系统来创建质量工程 (QE) 工件的软件测试自动化方法。我们将自主人工智能代理与混合矢量图知识系统相结合，以自动生成测试计划、案例和 QE 指标。我们的方法通过利用 Gemini 和 Mistral 等法学硕士、多代理编排和增强的情境化来解决传统软件测试的局限性。该系统的准确度显着提高，从 65% 提高到 94.8%，同时确保整个文档的全面可追溯性……
Medical reports analysis dashboard using Amazon Bedrock, LangChain, and Streamlit
在这篇文章中，我们演示了概念性医疗报告分析仪表板的开发，该仪表板结合了 Amazon Bedrock AI 功能、LangChain 的文档处理和 Streamlit 的交互式可视化功能。该解决方案通过上下文感知聊天系统将复杂的医疗数据转化为可访问的见解，该系统由 Amazon Bedrock 提供的大型语言模型和健康参数的动态可视化提供支持。
Scientists bring end-to-end encryption to GitHub and git services
对于全球数百万开发者来说，使用 GitHub、Bitbucket 和其他 git 服务就像打开 Word 文档一样日常。这些平台使从大型科技公司到独立程序员的团队能够在同一个编码项目上共同工作，而且通常是实时的。但这种便利也伴随着风险。 Git 服务 […]科学家将端到端加密引入 GitHub 和 git 服务的文章首先出现在 Knowridge Science Report 上。
