CMU-MATH team’s innovative approach secures 2nd place at the AIMO prize
最近，我们的 CMU-MATH 团队在 1,161 个参赛队伍中脱颖而出，荣获人工智能数学奥林匹克 (AIMO) 的第二名，并获得 65,536 美元的奖金！这一享有盛誉的竞赛旨在彻底改变人工智能在数学问题解决方面的表现，其最终目标是构建一个能够在国际数学奥林匹克 (IMO) 中夺得金牌的公开共享的人工智能模型。深入研究我们的博客，发现我们在这场重要比赛中脱颖而出的制胜法宝。背景：AIMO 竞赛人工智能数学奥林匹克 (AIMO) 奖由 XTX Markets 发起，是一项开创性的竞赛，旨在彻底改变人工智能在数学问题解决中的作用。它通过解决类似于国际数学奥林匹克 (IMO) 中的复杂数学问题来突
Countries are still slow to follow European Union policy recommendations
各国仍然缓慢遵循欧盟的政策建议HectorThu, 07/11/2024 - 16:19欧洲学期的主要成果——欧盟协调成员国经济政策的年度进程——是针对具体国家的建议 (CSR)。这些建议由欧盟委员会提出，并在可能的修订后由欧盟理事会批准，旨在执行欧盟的财政和宏观经济失衡规则，并就如何促进增长、确保财政和宏观经济可持续性、应对气候变化挑战和提高社会凝聚力等领域为欧盟国家提供建议。然而，向各国提出建议并不能保证这些建议得到实施。从 2011 年欧洲学期开始，CSR 的实施率就很低。在 COVID-19 疫情爆发之前，情况逐渐恶化（图 1），并且不高于欧盟国家对经济合作与发展组织单方面建议的实施率
Viral video highlights Canada’s international student job crisis
一段病毒式视频显示，100 多名国际学生在加拿大一家咖啡连锁店排队等候工作，凸显了寻找兼职工作的难度，尽管一些专家对这场危机的严重性表示怀疑。病毒式视频突显加拿大留学生就业危机一文最先出现在 PIE 新闻上。
Fort Drum CYS keeping kids active with summer camps
纽约州德拉姆堡（2024 年 7 月 9 日）——一个家庭很难度过整个夏天而不听到偶尔说的话，“我很无聊，没有什么可做的......
TEACHER VOICE: Everything I learned about how to teach reading turned out to be wrong
当我刚开始教中学时，我按照大学预科课程告诉我的一切去做了所谓的“研讨会模式”。我让孩子们选择他们的书。我确定了他们的独立阅读水平，并根据阅读难度组织了我的课堂图书馆。然后我模拟了各种阅读技巧，比如注意到 […]The post TEACHER VOICE：我学到的关于如何教阅读的一切都被证明是错误的首先出现在 The Hechinger Report 上。
State execution secrecy laws are anti-free market and at odds with an informed democracy
公司帮助降低了死刑的执行难度。国家正在干预。国家处决保密法是反自由市场的，与知情民主相悖，该文章首先出现在 Reason Foundation 上。
Artificial Intelligence: Generative AI Technologies and Their Commercial Applications
GAO 发现生成式人工智能可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于，它能够生成新颖的内容，需要大量的数据进行训练，并且模型的规模和复杂性更高。生成式人工智能模型的其他几个显著差异包括：使用自然语言进行提示，以及理解和解释模型决策的难度增加。生成式人工智能系统采用多种模型架构或底层结构。这些系统被称为神经网络，大致模仿人类大脑，可识别数据中的模式。多种因素的融合推动了生成式人工智能的快速发展：大型数据集的可用性、深度学习算法的改进和增强以及计算能力。生成式人工智能模型的训练需要大量数据，其中大部分数据通常来自互联网上的公开信息，其中可能包
为什么各国央行要将通胀目标定为 2%，他们应该这样做吗？这个问题似乎目前困扰着很多人，因为考虑到实现通胀完美降落在 2% 的难度，这个问题应该得到解决。彭博社的 Marcus Ashworth 甚至提出了一个我怀疑许多经济学家或投资者目前正在思考的问题：2% 的通胀目标应该被取消吗？如果是，该如何取消？
AI in the Classroom: A Teacher's Toolkit for Transformation
教育领域在不断发展，人工智能 (AI) 正在成为教育工作者的强大工具。虽然它不会取代课堂上不可替代的人性化，但 AI 可以通过提供个性化、效率和富有洞察力的数据分析来显著提高教学和学习效果。以下是教育工作者可以利用 AI 创建更具活力和更有效的学习环境的一些方法，同时还可以从 Five Star Technology Solutions 获得专业的学习支持。个性化学习途径想象一个教室，每个学生都会根据自己的特定需求接受量身定制的指导。人工智能平台可以分析学生数据，包括考试成绩、过去的表现和学习风格。这使教育工作者可以策划个性化的学习途径、建议资源、调整难度级别并提供有针对性的反馈。快速掌握概念
GAO 的发现国土安全部反大规模杀伤性武器办公室 (CWMD) 已采取多项措施来加强城市安全 (STC) 计划，并正在与各地区合作解决剩余的计划实施挑战。 CWMD 拨款支持 STC 地区的项目管理。它还资助放射性和核探测设备的采购和部署，以及对使用这些设备的执法人员和其他机构合作伙伴的培训。为了加强该计划，CWMD 增加了外展和沟通活动，开发了区域规划和季度报告模板，并确保各地区获得长期联邦资金以维持其 STC 相关能力。随着 CWMD 不断改进该计划，还与 STC 地区合作，应对可能影响计划实施的挑战。各地区确定了几个关键挑战，包括员工流失和流动；安排培训课程的可用性和难度；以及让合作伙伴
Georgia Tech Wins NSA's Codebreaker Challenge for Third Consecutive Year
马里兰州米德堡——佐治亚理工学院 (Georgia Tech) 连续第三年在美国国家安全局 (NSA) 赞助的密码破译挑战赛 (CBC) 中获得第一名。CBC 旨在开发和测试学生在逆向工程、计算机编程、取证和漏洞分析方面的技能，难度越来越大
在上一篇文章中，我讨论了给定数据集的 DNF 最小化的复杂性。具体来说，给定一个输入/输出对的数据集，计算与 一致的最小 DNF 有多难？在这篇文章中，我们将研究这个问题的一个变体，其中要求数据集为 中的每个点指定一个标签。DNF 真值表最小化。DNF 真值表最小化是 DNF 最小化的变体，其中输入数据集是函数 的真值表。对数据集的额外约束只能使问题变得更容易，实际上，使用 Set-Cover 的贪婪近似，可以在多项式时间内将真值表最小化近似到 的一个因子以内。第一个下界由 Masek 于 1979 年证明，表明确切的变体是 NP 难的。他的结果从未发表过，尽管后来 Umans、Villa 和
The Airbus A380 vs Boeing 747 – Which Plane Is Best?
空客 A380 推出时，许多人认为它将标志着巨型喷气式客机波音 747 的终结。然而，近年来这两个项目的退役表明，到本世纪末，这两种飞机都将很少见。尽管如此，在它们的巅峰时期，哪种飞机最好？满载的 800 座 A380（可怕的全经济舱配置）还是配有私人客舱的远程 747？比较方法首先，我们将查看波音和空客网站上的官方规格。在技术规格方面，我们将主要比较每种型号的最新版本：波音 747-8 和空客 A380-800 的最新版本。此外，我们假设我们是一家正在寻找大容量客运和货运飞机的航空公司。虽然毋庸置疑，波音 747 货运机型将轻松击败 A380（因为从未制造过空客货运机型），但我们会尽量保持公
4 Ways EdTech Platforms Enhance The Learning Experience With AI
人工智能是一种宝贵的教育资源。该技术使学生能够遵循引导式、超个性化的路径，为他们提供恰到好处的难度，让他们发挥最佳水平。毕竟，过于简单或要求过高的材料只会让学生感到恼火，甚至不知所措。相反，如果适当的资源将学生推得足够远，[…]文章 4 种 EdTech 平台通过 AI 增强学习体验的方法，由 DLabs.AI 提供。
EU funds EDIA’s efforts towards automated readability assessment in NL, DE, and ES
准确、一致地检查文本可读性水平的能力对作者和教师至关重要。这将使他们能够创建和发现满足具有不同背景和技能水平的学生需求的内容。我们的项目旨在开发一套数据收集和注释工具，以促进数据集（语料库）的创建，这些数据集可用于开发分类。这些可以根据欧洲共同参考框架 (CEFR) 自动评估文本的阅读难度。
Learning Pits and Reasons for Hope with James Nottingham
James Nottingham 是 Challenging Learning 的联合创始人，也是 Learning Pit 的创始人，这是他于 2003 年创立的一项计划，旨在鼓励学生走出舒适区。从那时起，该计划已在全球推广，数百万教育工作者和学习者都从中汲取了灵感。James 和 Mike 一起解释了这一切是如何从他作为一名问题学生的经历开始的，这使他能够将自己的经历与那些开始努力应对因强迫自己学习更多、成为更多而产生的不适感的学生联系起来。我们在现实世界的经验和例子中讨论了维果茨基、理想难度以及学习科学中的其他相关概念，以帮助 James 传播接受挑战性学习的力量以及 Learning
#81 – Anca Dragan: Human-Robot Interaction and Reward Engineering
Anca Dragan 是伯克利大学的教授，致力于人机交互研究——一种超越机器人独立功能，并生成考虑与人类交互和协调的机器人行为的算法。通过支持赞助商和使用特殊代码来支持此播客：- 在 App Store 或 Google Play 上下载 Cash App 并使用代码“LexPodcast” 剧集链接：Anca 的 Twitter：https://twitter.com/ancadianadraganAnca 的网站：https://people.eecs.berkeley.edu/~anca/此对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfr
