How Business Leaders Should Evaluate AI Opportunities Without Getting Distracted By Hype
了解如何通过确定结果的优先级、选择正确的用例以及通过业务影响而不是技术性能来衡量成功，从而将 AI 炒作与真正的商业价值区分开来。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Detecting silent agent failures with Amazon Bedrock AgentCore optimization
Amazon Bedrock AgentCore 优化揭示了生产 AI 代理中无声的行为故障：通过了每次运行状况检查但仍然提供错误结果的代理。了解见解如何跨会话发现、解释和排列故障模式，以便您可以首先解决影响最大的问题。
Top geneticist ‘should resign’ over his team’s laboratory fraud
教授对研究人员“鲁莽”失职负责 英国学术界最高层因科学造假问题引发的争吵，引发了要求该国顶尖遗传学家和收入最高大学校长之一辞职的呼声。 伦敦大学学院遗传学教授、伦敦大学伯克贝克学院硕士大卫·拉奇曼（该职位每年为他带来 38 万英镑的收入）因主持一个发表欺诈性实验室的实验室而激怒了高级学者。十多年来的研究，主要是关于遗传学和心脏病。伪造结果的数量和欺骗发生的时间长度使该案件成为英国大学中发现的最严重的研究欺诈案件之一。继续阅读...
Federal Programs: Assessing and Improving Effectiveness
GAO 的工作经常发现联邦项目无法评估其绩效，以确定它们是否正在解决其创建目的的问题。通过确定目标以及收集和使用相关数据，各机构可以做出明智的决策，以改善其项目的结果。 总体情况每年，联邦政府在美国人依赖的项目上花费数万亿美元，例如医疗保健、公共安全和灾难支持。我们最近的报告发现，许多联邦计划没有明确定义的目标来确定他们寻求实现的目标或评估进展的相关数据。如果没有这些信息，国会和机构领导人就无法确定由纳税人资金资助的联邦项目是否能够实现预期结果并支持美国人民。GAO 的工作表明联邦机构可以通过三步流程监控和管理其项目的结果。项目绩效管理流程联邦项目并不能始终如一地管理其绩效。我们的工作经常发现
