Don’t Let Claude Grade Its Own Homework
在 GitHub Actions 中使用 Codex 进行跨提供商 PR 审查，以及为什么来自不同实验室的第二意见胜过任何自我审查这篇文章“不要让 Claude 给自己的作业评分”首先出现在 Towards Data Science 上。
Meet GradeScan: AI-Powered Grading That Protects Student Privacy
您是否曾经觉得对成堆的纸质考试进行评分会占用宝贵的课堂时间，让您在一天结束之前就感到筋疲力尽？如果有一种方法可以保持纸质评估的可靠性，同时减少评分时间，同时又不会损害学生隐私，那会怎样呢？认识 GradeScan——一个让您使用 AI 创建、打印、扫描和自动评分手写答案的平台。该系统不仅可以加快评分速度，还可以提供完全匿名的评估，因此您可以轻松保护学生数据。想象一下，腾出评分时间来专注于教学，同时知道每个分数都是公平和安全的。通过 GradeScan，您将获得具体的好处：首先，简化的工作流程，消除手动输入并减少错误；其次，内置隐私功能，用匿名标识符替换学生姓名；第三，详细的报告工具可以让您即时
How to Build a Credit Scoring Grid From a Logistic Regression Model
将模型系数转换为 0-1000 分，并进行风险类别和稳定性检查如何从 Logistic 回归模型构建信用评分网格一文首先出现在 Towards Data Science 上。
I Built an AI Grading Tool. Then a Student Thanked Me for Words I Didn’t Write.
How to keep teachers in charge when AI does the grading.
NPE Rates States for Support of Their Public Schools: 17 States Get an F! How Did Your State Rank?
公共教育网络是我与科学教师安东尼·科迪 (Anthony Cody) 在 2012-2013 年共同创立的，支持改善公立学校，反对学校教育公共资金私有化。美国近 90% 的儿童就读于公立学校。他们的学校应该配备合格的教师并提供充足的资金。 NPE works with […]
How to Train a Scoring Model in the Age of Artificial Intelligence
用于比较候选模型、测试稳定性和选择可靠的最终分数的结构化方法如何在人工智能时代训练评分模型一文首先出现在走向数据科学上。
Multi-agent social intelligence with Strands Agents and Amazon Bedrock
本文展示了 Thrad.ai 如何使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 部署多代理系统，以实现从潜在客户发现到个性化电子邮件生成的自动化流程。这篇文章将两种编排模式（Swarm 和 Graph）与延迟、成本和电子邮件质量方面的正面基准进行了比较。您还将了解系统如何使用加权标准、意图分类和时间衰减以及生产部署的治理控制来对潜在客户进行评分。
上周我在 Newsroom 的专栏对我参加的 NZAE 会议进行了总结，其中的结果可能会引起更广泛的受众的兴趣。现在它已经关闭，所以人们可以在那里抓住它。评论区里还有一群讨厌经济学和经济学家的悲伤、脾气暴躁的老左派。我认为这是所有会议中我最喜欢的——但这很大程度上是因为我自己的特殊兴趣。我没有透露演示者或完成这项工作的商店的名字，因为他们似乎想推迟这项工作，直到作品最终准备好公开发布。但功劳确实是应有的。对成本效益评估中的问题，或者更确切地说，在决定重大项目时不使用成本效益评估的问题进行了精彩的介绍。在这里，我们可以认为自己幸运的不是结果，而是有人在检查。经济学家在评估项目时更喜欢依靠成本效益
■概要 年龄和工作投入之间有什么关系？在本文中，我们利用 Nissay 研究所对全国员工进行的调查数据分析了年龄与工作投入之间的关系。结果显示，男性和女性在中年时期都存在一个相对下降的“低谷”。中年通常被认为是工作和家庭责任重叠的时期，这可能会导致精神和身体压力增加，因此这可能是重新考虑工作和未来职业的意义的时期。这些结果表明，在解决工作投入问题时，关注中年工作方式和职业发展的重要性。 ■目录 1 - 简介 2 - 研究概述 3 - 工作投入与年龄的关系 4 - 工作活力与年龄的关系 5 - 工作自豪感与年龄的关系 6 - 结论 近年来，人们对工作投入的兴趣（表明对工作积极的心理状态）不断增加
Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome
根据 DNA 序列预测功能基因组测量结果的深度学习模型是破译遗传调控密码的强大工具。现有方法涉及输入序列长度和预测分辨率之间的权衡，从而限制了它们的模态范围和性能1,2,3,4,5。我们推出了 AlphaGenome，这是一个统一的 DNA 序列模型，它以 1 Mb 的 DNA 序列作为输入，并通过不同的模式预测数千个功能基因组轨迹，最高可达单碱基对分辨率。这些模式包括基因表达、转录起始、染色质可及性、组蛋白修饰、转录因子结合、染色质接触图、剪接位点使用以及剪接连接坐标和强度。 AlphaGenome 在人类和小鼠基因组上进行训练，在 26 项变异效应预测评估中的 25 项中匹配或超过了最强的
Air Force cancels promotions for 135 sergeants after testing error
针对未来技术军士的书面晋升测试评分不正确。该错误影响了安全部队中的飞行员，安全部队是空军最大的职业领域。在测试错误首先出现在“任务与目的”中后，后空军取消了 135 名中士的晋升。
4 more states require districts to adopt AI policies
至少有一个州已经禁止人工智能用于评分、纪律或其他高风险决策。
Tech. Sgt. promotion cycle correction
AFPC 在 26E6 晋升周期期间发现并纠正了 3P071（安全部队）专业知识测试的评分关键错误。
ワークエンゲージメントの高い人に共通する「上司のサポート」とは－「成長機会をくれる上司」がいる人ほど、働きがいを感じている－
■摘要 上级的支持被认为在提高员工工作投入度方面发挥着重要作用。在本文中，我们使用日赛研究所对全国员工进行的调查数据来分析上级的支持和参与与工作投入之间的关系。结果显示，对上级评价更积极的人往往有更高的工作投入度，其中最强烈的关联是提供成长机会，例如“他们确保下属有机会发展自己的能力”。研究还表明，“能够与老板轻松交谈”可能与年轻员工的工作投入度有更强的关系。 ■目录 1 - 简介 2 - 调查概述 3 - 下属对上级支持的工作投入度分布 4 - 与工作投入度密切相关的主管支持要素 5 - 能够与老板轻松交谈的重要性因年龄而异 6 - 结论 近年来，从组织确保人力资源和提高生产率的角度来看，人
2026 年 CBSE 10 级第二委员会考试成绩 直接查看链接@cbseresults.nic.in：正在等待 2026 年 CBSE 10 级第二委员会考试成绩的学生可以预见即将在线发布。第二次考试机会让学生无需等待一年即可提高成绩。 cbse.gov.in 和 DigiLocker 等官方网站将托管评分表。建议家长和学生将准考证放在手边，以便在成绩公布后快速查看。
Council-maintained schools in England outperforming academies in Ofsted ratings
地方政府协会的研究再次质疑政府的“学院化”政策 根据研究，英国议会管理的学校在 Ofsted 评级中的表现继续优于学院，这促使人们重新呼吁议会能够开设自己的学校。代表地方政府协会 (LGA) 进行的研究发现，截至 1 月 31 日，93% 的议会管理的学校被 Ofsted 评为“优秀”或“良好” 2023 年，相比之下，87% 的学院自转换以来已经进行了评分。继续阅读...
AI Data Readiness Assessment Framework
为什么重要：AI 数据就绪评估框架：跨 5 个维度对数据进行评分、修复差距并阻止 AI 项目因不良数据而失败。
