‘Too early to tell’ if timeline holds for delivery of Army’s tilt-rotor MV-75 for testing: Official
“最终，我们将不得不就系统性能何时无法跟上进度表做出一些风险决策，”克莱尔·吉尔少将告诉 Breaking Defense。
This New Test Can Tell if Your Body Is Older Than You Are
年龄似乎是健康状况的直接衡量标准，但生物学讲述了一个更复杂的故事。能仅凭年龄来判断一个成年人的身体状况吗？答案是：“这要看情况。”虽然身体机能通常会随着时间的推移而下降，并且患年龄相关疾病的风险也会增加，但同龄人的身体机能可能会有所不同 [...]
Judgement under pressure: generative AI and the emotional labour of learning
作者：Joanne Irving-Walton 人工智能吸收什么以及为什么重要 高等教育中关于生成式人工智能的大多数争论都集中在它产生的内容上：论文、摘要、答案、释义。我发现自己对其他东西越来越感兴趣——它吸收了什么。结束... 继续阅读 →
Judgment: Right Answers with No Solutions
在奥地利经济学中，判断是指在不确定性下做出的决策。鉴于我们生活在一个充满不确定性的世界，我们所有人在选择要采取的行动时都会使用判断。
This AI Tool Can Tell If Your Brain Is Aging Too Fast
睡眠脑电波中的隐藏特征可能会悄悄追踪大脑的衰老情况。发展为痴呆症。这项研究由加州大学旧金山分校和波士顿贝斯以色列女执事医疗中心领导，利用机器学习来分析夜间记录的脑电波。该团队专注于一项称为“大脑年龄”的测量，该测量是根据睡眠估算的 [...]
Skills Before Tools: Evaluation & Judgment for K–12 AI Implementation
相关播客剧集 这篇文章是基于我的 K-12 AI 实施指南的“技能优先于工具”系列的一部分。每篇文章都阐述了学生战略性、负责任地使用人工智能所需的五项核心贯穿技能之一。我之前的博客文章中介绍了目的设定、提问和清晰的沟通，帮助学生参与人工智能[…]文章《技能先于工具：K-12 人工智能实施的评估和判断》首先出现在 Catlin Tucker 博士身上。
The Algorithm Can Tell If A Pig Is Happy Or Sad
时间过得真快？！就这样——春天来了！但不要以为这样的好天气让我们变得懒惰。我们一直在互联网上竞相寻找人工智能世界中最有趣的新闻。那么让我们看看三月份发生了什么。该算法可以判断猪是否快乐或 [...]Artykuł 该算法可以判断猪是否快乐或悲伤 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
Situational Judgment Tests for Health Professions Schools
尽管有些人可能认为情境判断测试 (SJT) 是入学的额外障碍，但它正在成为卫生专业学校招生过程中越来越常见的一部分。旨在评估专业精神、道德决策、同理心、沟通和……等品质。
随着大型语言模型 (LLM) 部署的增加，人们担心它们可能被滥用来生成有害内容。我们的工作研究对齐挑战，重点是过滤器以防止生成不安全信息。两个自然的干预点是在输入提示到达模型之前对其进行过滤，以及在生成后对输出进行过滤。我们的主要结果证明了过滤提示和输出方面的计算挑战。首先，我们表明存在没有有效提示过滤器的法学硕士：对抗性提示......
Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments
大型商业搜索系统优化相关性以推动成功的会话，帮助用户找到他们正在寻找的内容。为了最大化相关性，我们利用两个互补的目标：行为相关性（用户倾向于点击或下载的结果）和文本相关性（结果的语义适合查询）。一个持续存在的挑战是相对于丰富的行为相关性标签而言，专家提供的文本相关性标签的稀缺。我们首先通过系统地评估 LLM 配置来解决这个问题，发现一个专门的、经过微调的模型显着......
Faking it on the phone: How to tell if a voice call is AI or not
你能相信你的耳朵吗？越来越多的人的答案是否定的。以下是您的企业面临的风险，以及如何击败深度造假者。
Meta, Google ordered to pay $3 million in a landmark social media trial — what happens next
陪审团针对社交媒体公司的裁决引发了有关在线安全和责任的新问题。该案可能会影响未来的诉讼以及法院如何判断平台设计。法官稍后还可能增加更多罚款。该裁决表明大型科技公司保护用户（尤其是年轻人）的压力越来越大，并可能在未来几年改变社交媒体的规则。
AIとMBTIが映す若者の自己理解－若者はなぜ自分のタイプを語り、AIに相談するのか
■摘要 MBTI性格测试已在年轻人中流行起来，谈论自己的类型已成为日常交流的一部分。这样做的背景是，随着职业道路和工作方式的选择不断扩大，需要弄清楚“我是哪种类型的人？”。当我听围绕MBTI的对话时，我发现与其说是在寻找算命，不如说是有人在寻找一种描述自己的方式。近年来，这种自我理解的需求已经扩展到包括使用人工智能进行诊断和咨询。审视生成式人工智能的用途，我们发现它不仅限于收集信息，还越来越多地用于咨询问题、产生想法等交互目的，人工智能开始充当组织思想的外部设备。 MBTI 和 AI 咨询都归结为同一个问题：“我是谁？”自古以来，人们试图通过各种方法来了解自己，包括十二生肖、血型、心理测试等。
■概要 随着物价持续上涨，年轻人的独居方式也发生了变化。不依赖所有权的新生活方式正在变得普遍，例如选择拥有家具和家电的房屋，或者使用家具和家电的订阅。大学生准备新生活的成本和生活费用正在上升，这可能是由于希望降低初始成本和固定成本。另一方面，从生活支出的细目来看，“文化娱乐支出”增幅较大。可见，年轻人并不是简单地削减开支，而是减少家具、家电等固定财产，将支出分配给经历和为未来做准备。 “不能有”和“没有”之间的界限是模糊的，但它揭示了一种应对巨变时代的新消费形式。春天，电子产品商店里摆满了“新生命支持套装”。当你看到年轻人开始新的生活，看到像父母一样的人排队比较价格标签时，他们中的许多人可能还
芭芭拉·塔奇曼 (Barbara Tuchman) 的每日名言强调了战争是如何通过反复的判断错误而发展的。这句话解释了历史上的决策失败、其意义、当今的相关性，以及人们可以在世界各地的日常生活和领导力情境中应用的经验教训。
How Generative AI Is Reshaping Workplace Learning
生成式人工智能正在重塑信息工作。电子学习必须从工具培训转向人工智能增强环境中的判断力构建、基于角色的模拟和可衡量的绩效影响。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
流域連携における住民参加はなぜ重要なのか－流域連携における合意形成手続きのあり方－
■摘要 针对近年来暴雨灾害频发的情况，防洪工作不仅注重河道整治，还注重森林保护、农田管理、雨水调蓄渗透、土地利用清理等“流域合作”。本文认为，决定其有效性的不是是否有居民参与，而是如何设计参与。具体来说，要从规划初期就提供参与机会，适当捕捉上下游参与方的范围，认真反馈收集到的意见和纳入的理由。将公众参与纳入规划过程作为创造合法性的系统对于就流域合作达成共识至关重要。近年来，暴雨灾害频繁发生，仅靠筑堤、修河道无法充分遏制洪涝灾害的情况也越来越多。因此，重点放在“流域合作”上，将整个流域作为一个整体来促进防洪，不仅包括河流，还包括森林保护、农田和水库管理、雨水储存和渗透以及土地利用审查。流域合作是
