Perceiver AR: general-purpose, long-context autoregressive generation
我们开发了 Perceiver AR，这是一种自回归、模态无关的架构，它使用交叉注意将长距离输入映射到少量潜在输入，同时保持端到端因果掩蔽。Perceiver AR 可以直接处理十万多个标记，无需手工制作的稀疏模式或记忆机制即可实现实用的长上下文密度估计。
Emotet scales use of stolen email content for context-aware phishing
概述 Emotet的自动定位网络钓鱼活动已经到来，而且非常激进。正如我们在之前关于Emotet大规模电子邮件收集的文章中最初发现和预测的那样，感染Emotet和电子邮件收集模块的计算机可用于创建可信的电子邮件，即使是精明的电子邮件用户也可能会受到欺骗而点击这些电子邮件。从那时起，Kryptos的威胁情报团队在窃取的电子邮件宝库的帮助下观察到了Emotet行为的演变。
Death by Medical Error: Adding Context to Scary Headlines
以下最初出现在Upshot上（版权所有2016，《纽约时报》公司）。当我从1999年开始担任医生时，该研究所发表了一份大片报告，该报告宣布，由于可预防的医疗错误，每年在美国医院死亡多达98,000人。就在几个月前，[…]医疗错误后的死亡：在偶然的经济学家中首次出现在可怕的头条新闻中。
New op-ed at the Washington Post
David Jones和我在《华盛顿邮报》上有一个专栏，详细介绍了我们对五个州（Florida，Michigan，New Hampshire，New Hampshire，New Hampshire，North Carolina和Utah）审查的结果，以及他们如何应对国王中的政府失败。这是一种味道：我们发现的是惊人的和令人担忧的。我们的[…]在《华盛顿邮报》上的新专辑首次出现在《偶然的经济学家》上。 随机临床试验（RCT）和观察性研究的相对优势和劣势是领带的常见主题（例如，此处和此处）。 RCT之所以很棒，是因为它们在识别治疗的因果作用方面做得很好。观察性研究也可能很棒，特别是如果它们基于强大
A couple of overlooked context clues in King
在国王中，政府希望从国会的更广泛的背景下证明，国会并不是要通过联邦备用交易所从各州撤回税收抵免。该背景包括三种旨在提供临时救济的停车措施，直到交易所进行。其中一项措施引起了很多关注：[…]国王的几个被忽视的上下文线索首次出现在偶然的经济学家上。
瑞秋·瑞安（Rachel Ryan）描述了她在法国医疗保健系统方面的经验。她对它的表现感到震惊：我中午走进了Réaumur紧急保健中心中心，并在二十分钟内被录取。十分钟后，我正在与医生见面。经过彻底的检查，诊断和处方之后，我[...]为什么上下文很重要的帖子首先出现在偶然的经济学家中。
偶然地，我在为期十天的时间里两次参加了同样的心理示威。它出现在马尔科姆·格拉德威尔（Malcolm Gladwell）的临界点中，并由保罗·布鲁姆（Paul Bloom）在耶鲁大学的《心理课程》（我对此进行了评论）中进行了讨论。如果您尚未阅读Gladwell的书或参加Intro Psych课程，也许您还没有看过此示威。 […]您的大脑在上下文上首先出现在附带经济学家。
在部署AI驱动客户支持的竞赛中，许多供应商将自己的机器人吹捧为“上下文感知”。但是，当橡胶在现场支持互动方面相遇时，这到底意味着什么？该术语通常会减少为记住最后一条消息或保持对话语调。但是，当在10,000多个门票上扩大支持时，我们学会了[…]
I Tested GPTGirlfriend for 30 Days: Here’s what really happened
gptgirlfriend是一个未经审查的AI伴侣平台，允许用户创建具有可自定义的个性，外观和背景故事的深层个性化的聊天机器人（作为虚拟女友或男朋友）。该平台支持NSFW内容，现实的情感角色扮演，甚至是AI生成的图像。它被销售为幻想对话和情感陪伴的安全数字空间。它如何工作（通过浏览器或应用程序）注册，然后从现有的AI角色中进行选择或设计自己的设计。您定义特征，背景，音调和开放消息。在聊天会议期间，AI随着时间的流逝学习，保留上下文并适应您的对话[…]
Quantum framework offers new approach to analyzing complex network data
每当我们考虑在Netflix上观看的胶片，或在电子商务平台上的不同产品之间观看的电影时，推荐算法的齿轮在引擎盖下旋转。这些系统通过庞大的数据集进行分类以提供个性化的建议。但是，随着数据变得更加丰富，更相互联系，当今的算法努力与捕获关系的步伐不仅仅是对成对的关系，例如组评级，跨类别标签或按时间和上下文形成的交互。
「持ち家か、賃貸か」。法的視点から「住まい」を考える（3）～「所有権」の制限：「相隣関係」とは何か～
“您会购买房主还是住在出租物业中？”这个关于“选择房屋”的问题通常是从经济理性的角度说的，例如“哪一个更有利？”实际上，有必要不仅基于损益表，而且基于每个人的生活方式和价值观做出决定，而且还必须正确理解与住房相关的法律体系。在本系列中，我们将解释您应该知道的基本住房权利和系统，以提高住房素养。第一份报告涵盖了房主的购买，即房地产的“所有权”。 “所有权”是一项强大的权利，可自由地“使用”，“收益”和“处置”房地产。此外，作为保护这项权利的一种手段，我们已经确认了“财产索赔”，例如要求返回非法职业的请求。在下一条第1条的下文中，我们讨论了“权利滥用”，这是对“所有权”的限制之一（图1）。他指出，
Containerize legacy Spring Boot application using Amazon Q Developer CLI and MCP server
在这篇文章中，您将了解如何使用Amazon Q Developer命令线接口（CLI）与模型上下文协议（MCP）服务器集成，以使运行在房屋上运行的Legacy Java Java Spring应用程序现代化，然后将其迁移到Amazon Web Services（AWS）中，通过将其部署到Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon Eks）上。
Leftists Lose Their Minds Over Dunkin' Donuts Ad Featuring White Model
左派主义者对邓肯甜甜圈的广告失去了理智，以白色的模型记得美丽的人是美国营销的标准吗？还记得广告根据人口的共同利益及其一般人群的百分比关注人口统计学吗？并不是很久以前，但是多年来，《醒来的邪教》一直在努力“解构”文化规范，尤其是劫持广告并说服企业，dei是未来的浪潮。Y2K出生于Y2K之前的任何人都非常了解美国媒体的巨大变化以及广告中有吸引力的人和白人人群的惊人消失。电视节目，电影甚至广告都经过精心制作，其中包含了多种代表的完美饼图，同时删除了实际多数派的一组（随着驱逐出境的继续，也许更多的是多数）。美国大多数人看起来不像纽约或洛杉矶，但是如果您在没有上下文的情况下学习现代广告，您可能会认为美国
What Is Data Literacy in 2025? It’s Not What You Think
在当今快节奏的，分散注意力的世界中，数据素养不仅仅是关于理解图表或分析数字，而是关于上下文，清晰度和人际关系。随着注意力跨度的收缩和AI生成的见解淹没了我们的屏幕，即使是高技能的专业人员也可以像数据新手一样行事。真正的挑战不是技术知识，而是通过清晰，相关和可行的故事来指导不知所措的观众。真正的数据素养现在意味着超越仪表板的思考 - 通过同理心进行介绍的见解，简化消息，并帮助人们保持足够长的时间以做出明智的决定。这不是您认为首先要迈向数据科学的原因。
Streamline GitHub workflows with generative AI using Amazon Bedrock and MCP
本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS，Langgraph和模型上下文协议（MCP）创建强大的代理应用程序，并具有处理GitHub工作流程的实际情况，该方案是问题分析的GitHub工作流程，代码修复和提取请求生成。
How to Evaluate Graph Retrieval in MCP Agentic Systems
一个用于测量模型上下文协议代理中检索质量的框架。在MCP代理系统中评估图图检索的帖子首先出现在数据科学上。
Build a drug discovery research assistant using Strands Agents and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们演示了如何使用Strands Agents和Amazon Bedrock创建强大的研究助理来发现药物。该AI助手可以使用模型上下文协议（MCP）同时搜索多个科学数据库，合成其发现，并就药物靶标，疾病机制和治疗领域产生全面的报告。
