Jennifer Rubin: Why Donald Trump Will Never Win the Nobel Peace Prize
Jennifer Rubin 是《华盛顿邮报》最好的专栏作家之一。在杰夫·贝索斯开始干预社论页面的观点后不久，她就离开了。鲁宾最初被《华盛顿邮报》聘用是为了代表该报的保守派代言人。但2016年特朗普当选后，她的政治观点发生了变化。特朗普把她变成了[...]
Scientists Figured Out Why Some Random Moments Stick With You Forever
波士顿大学的研究人员发现，情绪事件可以强化对平凡时刻的记忆，赋予它们持久的力量。当弱记忆与重大或令人惊讶的经历联系在一起时，大脑似乎会“拯救”弱记忆。这种对情绪如何塑造记忆的新理解可能会带来更好的记忆治疗和更聪明的学习策略。为什么有些 [...]
Financial Investors Can’t Profit From Complacency Forever
尽管特朗普政府系统性地削弱了美国长期创造财富的能力，但债券市场和投资者似乎已经睡着了。但他们的自满并不是无知的结果；而是他们的自满。这是一个利润丰厚但风险极高的选择。
‘Never be afraid to ask for help’: Ukrainians scarred by war find space to heal
因国内持续的战争而遭受精神压力的乌克兰人在邻国摩尔多瓦找到了治愈的空间。阅读全文，“‘永远不要害怕寻求帮助’：饱受战争创伤的乌克兰人找到了治愈的空间”，位于 globalissues.org →
Landmark Study Warns: We May Never See Average Lifespans Hit 100
自 20 世纪 30 年代以来，预期寿命有所放缓。预计没有一代人的平均寿命能达到 100 岁。威斯康星大学麦迪逊分校教授最近与人合着的一项研究表明，20 世纪上半叶高收入国家预期寿命的快速提高已经大大放缓。研究得出的结论是，关于 [...]
Learning from failure to tackle extremely hard problems
这篇博文基于 BaNEL 的著作：Exploration Posteriors for Generative Modeling Use Only Negative Rewards。解决非常困难的问题机器学习研究的最终目标是推动机器在关键应用中超越人类的极限，包括下一代定理证明、算法问题解决和药物发现。标准配方包括：(1) 对现有数据进行预训练模型以获得基本模型，然后 (2) 使用衡量生成样本的质量或正确性的标量奖励信号对它们进行后训练。然而，对于这些问题的最困难的实例，我们遇到两个挑战： 稀疏性：基本生成模型获得接近于零的奖励信号。产生正奖励样本的概率可能非常低，以至于模型可能会经历大部分训练
即使政府关闭即将结束，我们可能还需要一段时间才能获得有关就业的官方数据，也许永远不会有十月份的家庭数据。以下是我使用 ADP 数据和对政府就业的猜测拼凑而成的内容：图 1：隐含的初步基准修订非农就业数据系列（粗体黑色），基于 ADP 私人 NFP 的预测 [...]
Mary Trump: Her Uncle on Veterans Day
玛丽·特朗普是唐纳德·特朗普哥哥小弗雷德·特朗普的女儿。玛丽是一位训练有素的心理学家。如果你还没有读过她的第一本关于唐纳德和他功能失调的家庭的书，你应该读一下。它的名字是：太多又永远不够：我的家人如何创造了世界上最危险的人。为了纪念退伍军人节，她写道 [...]
Cato Scholar Available to Comment after IEEPA SCOTUS Arguments
今天最高法院就特朗普诉 V.O.S. 案进行口头辩论。卡托法律研究员布伦特·斯科鲁普 (Brent Skorup) 可以讨论该案对行政权力和贸易政策的影响。斯科鲁普表示，“今天，最高法院听取了数小时的口头辩论，这可能是本届最重要的案件之一：特朗普诉 V.O.S. Selections 关税案。问题在于 1977 年国际紧急经济权力法案 (IEEPA) 中的‘监管进口’一词是否可以延伸到授权总统随意提高或降低关税税率。虽然永远不可能仅通过口头辩论来预测结果，但问题法官们向美国副检察长和进口商律师提出的建议令人鼓舞。大多数法官似乎都注意到了尊重总统对模糊法规的解释以及行政部门在旧法规中“发现”新权
Trying to Outrun Inflation With Speculation
通货膨胀的结果我们随处可见。但是，尽管我们试图通过投机来超越更高的价格，但我们永远不知道崩盘何时会到来。
■摘要 我每天都会听到“susu”这个词。有些人热情地将一生奉献给“押胜”，而另一些人则深深地爱上了“押胜”。有些人对退休或结婚的消息感到非常震惊，无法从中恢复过来。对于这样的人来说，“押胜”比什么都珍贵，“押胜”不仅仅是一种爱好，而是接近一种生活方式。然而，不知不觉间，“Oshi”这个词就离开了个人的热情，并融入了社会结构。原本应该是“关系”的东西，现在却被谈论和使用在“结构”中。在这篇文章中，作者，也有点宅男，以2024年2月举行的京都市长选举中使用的“押胜”这个词的陌生为线索，承认了他对“押胜”这个词的原始轮廓的个人看法。 ■目录1 - 不舒服“Oshisen” 2 - “类别 3 中更
他们说你永远不会在手机上创作真正的艺术 - 但似乎有人没有告诉即将推出的 Nano Banana 2 背后的人。坊间传闻，新一代 Google 实验性 AI 图像技术可以直接从你的口袋里制作出成熟的 4K 视觉效果。根据 Tom’s Guide 的详细报道，这次升级（内部称为 GemPix 2）继承了第一个版本的所有元素——那些风格化的 3D 肖像、生动的灯光、绘画纹理——并以更高的分辨率、更智能的即时理解和惊人的速度提升来增强它。 [...]
BBC Fakes News Results in Resignations – No Jail Time
我仍然认为应该提起刑事指控，因为这明显是干扰选举。除非记者因虚假新闻而受到刑事指控，否则公众永远不会了解任何事情的真相。
1.0 简介这篇文章提出了两个我认为我永远无法解决的研究问题。它提出了我已经开始讨论的一个问题。2.0 多种农产品的效率顺序是否明确定义？我已经通过一个绝对地租、粗放地租和集约地租的例子进行了研究。在此示例中，效率和可出租性的顺序被唯一定义。该示例有一种工业生产的商品和一种土地生产的商品“玉米”。假设存在多种农业商品。例如，玉米和大麦都可以在陆地上生产。但假设除了土地使用之外不存在联合生产。在给定的利润率下，效率顺序是否仍然是唯一定义的？它会取决于净产出中玉米和大麦的构成，以及净产出水平吗？即使在我的例子中，我也看到哪些技术是可行的取决于净产出中铁和玉米的数量。但是多种农产品会在定义效率顺序时
Self-defense laws and Type I & II Errors
请参阅《每个杀手都应该知道的六个词：“警官，我担心自己的生命安全”：根据《华尔街日报》的 Mark Maremont 和 Paul Overberg 的《坚守阵地法》，在那些扩大了自卫权的州，受法律制裁的凶杀案数量大幅增加。我在微课中使用了《公共问题经济学》一书。第一章名为“官僚之死”。它讨论了食品和药物管理局如何犯第一类错误或第二类错误。第一类错误：FDA 在进行足够的测试之前批准了一种药物，当人们服用该药物时，会产生有害的副作用。第二类错误：FDA 对药物的测试时间超过了保持安全所需的时间。但人们可能会因为这种药物尚未上市而遭受痛苦。 80,000 人在等待 Septra 获得批准的过程中
These ultra-long experiments outlive their scientists — on purpose
为了研究几十年甚至几个世纪以来发生的现象，科学家可能会启动他们可能永远不会完成的项目。
8 Steps To Make Your First Solo Landing Perfectly Smooth
您的第一次单独飞行？这是一次您永远不会忘记的经历...
