Trump budget law will trigger over $500 billion in automatic Medicare cuts: CBO
周五发布的一份报告证实了许多民主党立法者长期以来一直警告过的：共和党的大规模预算法将引发对医疗保险的重大削减。国会预算办公室（CBO）发布了对共和党预算套餐的分析，并承认要签发一项序列范围，这是必需的。 2010年要求削减支出等于一项立法对预算赤字的负面影响。 CBO说，避免这些削减的唯一方法是让国会通过“随后的立法来抵消赤字的增加，放弃记录该法案对记分卡的影响，或者以其他方式减轻或消除法定要求。” CBO表示，这些削减措施可能会使五年级的医疗保健量增加了450亿美元的限制，从而使2026年的五年级都增加了。在2026年至2034年之间，总削减总额高达5360亿美元。众议院预算委员会的排名成员
How Social Media Algorithms Are Changing the Way People Talk
算法社交媒体正在以惊人的速度推动新的语的创建。语言学家亚当·阿莱克斯（Adam Aleksic），也称为词源书记，解释了
“My biggest lesson was realizing that domain expertise matters more than algorithmic complexity.“
claudia ng反思了现实世界中的ML课程，指导新移民以及她从公司ML到自由职业者的旅程。首先出现在数据科学上。
Social media toxicity can't be fixed by changing the algorithms
涉及AI聊天机器人在模拟社交媒体平台上进行交互的实验建议设计对立用户行为不会成功
How to Mitigate Algorithmic Bias in AI Models Effectively?
人工智能正在塑造企业做出决策的方式。但是，潜伏在算法下的隐藏问题：bias.algorithmic偏见不仅是技术故障，而且是代码中反映的人类问题。当AI模型从培训的数据中继承了人类的偏见，结果可能是不公平的，歧视性的，并且会损害品牌信任。想象一下，无意中有利于一个性别的招聘工具，或者是损害某些社区的信用评分系统。好消息？偏见不是一个无法解决的谜。有了正确的策略，企业可以识别，减少甚至阻止它。在本文中，我们将探讨企业如何有效地减轻AI模型中的算法偏见。 Here are 10 practical ways to ensure your AI stays fair, transparent, an
How Can You Identify Algorithmic Bias in AI Systems in 2025?
AI很聪明，但也可能是不公平的。想象一下，您正在与朋友谈论一种新的AI工具，该工具可以决定谁获得贷款，工作甚至挽救生命的医疗服务。听起来很棒，对吧？但是，这是扭曲 - 如果AI悄悄地偏爱某些人而不是其他人，不是因为他们更有资格，而是因为数据中隐藏了模式？这就是算法的bias.in。在AI中，偏见可以通过不平衡的数据，缺陷算法甚至在现实世界中使用该系统使用的方式潜入。可怕的部分？它通常是看不见的 - 直到某人受伤。所有关于保持警惕，包容和有条不紊的事情。以下是快速降低：偏见可以通过数据，模型设计，部署和盲点来滑入。人类因素计数 - 多样团队，文化，道德，外部审计是必不可少的。如何确定2025年A
What Are the Main Causes of Algorithmic Bias in Machine Learning?
是什么导致算法偏见在机器LearningImagine中只教孩子的一面，然后要求他们做出公正的决定。这有点像从偏见数据中学习时会发生什么。机器学习可能像是一个寒冷，客观数字的世界，但实际上，它是由信息和人民所塑造的。当数据有缺陷或不完整时，算法会继承这些缺陷，从而导致不公平的结果。这称为算法偏见，它可以悄悄地影响从雇用工作到贷款批准到面部认可的一切。原因不仅是技术性的，而且通常反映人类的决定，假设和盲点。了解算法偏差的原因不仅是修复代码。这是为了使人工智能公平，准确和值得信赖。在这篇博客文章中，我们将发现机器学习中算法偏见的主要原因 - 从偏见的数据和抽样错误到反馈循环和不透明的模型。在此处阅
What is the Difference between Algorithmic Bias and Data Bias?
算法偏见与数据偏见：当人们谈论人工智能（AI）和机器学习偏见（ML）时，他们经常围绕算法偏见和数据偏见等术语，就好像他们的意思是同样的事情。但是他们没有。它们是相关的，是的，但是它们来自不同的来源，行为不同，需要不同的解决方案。词汇偏见来自AI的设计或决策规则中的缺陷，而数据偏见来自偏斜，不完整或不具有代表性的培训数据。了解它们的不同，它们的互动方式以及为更公平的AI结果修复方法的方法。叠加偏见来自有缺陷的设计。数据偏差来自偏斜的数据。引言 - 为什么了解差异很重要的是您构建筛选作业申请的招聘AI。几个月后，即使两者都具有同等的资格，您也会发现它拒绝女性多于男性。现在，您问：“我的算法问题是我
Resource Roundup: Algorithmic Management
一些工人担心人工智能可能会替代他们的替代品，但其他工人发现技术已经成为老板。越来越多的工人从数据驱动的技术中获得了时间表，并将其生产率评为。该实践被称为算法管理，在零工经济，服务工作中尤其普遍，[…]邮政资源综述：算法管理首先出现在Aspen Institute上。
New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data
这种新方法可能会导致增强的药物和材料发现模型。
7 Must-Know Machine Learning Algorithms Explained in 10 Minutes
使用7种最重要的机器学习算法加快了速度。非常适合想要快速，清晰概述的初学者和繁忙的开发人员。
Trump’s “One Big Ugly Budget Bill” Increases Taxes on Some Colleges, Eliminates It on Others
在2017年，特朗普对相对于入学人数的学院和大学的end赋征出了1.4％的税。高等教育机构，例如教会，基金会和其他非营利组织，从未征税。通常，捐赠收入用于奖学金和运营费用，因此削减税收[…]
DOD ManTech Program Grows U.S. Military Industrial Base
国防部制造技术计划通过开发和应用高级制造技术来减少制造关键国防武器和系统的成本和时间。
Build Algorithm-Agnostic ML Pipelines in a Breeze
该框架现在是用于流线型ML Workflows的开源Python软件包，邮政构建算法 - 敏捷的ML管道在微风中首先出现在数据科学上。
Equitable Growth responds to passage of the federal budget bill
在2025年6月7日立即发行：麦迪逊·摩尔（Madison Moore），mmoore@equitailitygrowth.org华盛顿 - 周五，唐纳德·特朗普（Donald Trump）总统签署了2025年的联邦预算法案，巩固了至少40年以来在美国通过的最归功的税收和预算立法的法律。该法律将不成比例损害低收入和中等收入家庭，估计有1200万美国人[…]公平的增长对联邦预算法案的通过做出了回应，这首先是公平增长。
