Improper Payments: Information on Agencies' Fiscal Year 2024 Estimates
GAO在2024财政年度的发现，有16个机构报告说，在68个计划中，总计1620亿美元的付款不当。代理商报告说，这一总计约有1350亿美元（约84％）是多付款的结果。约有1,210亿美元（约75％）集中在五个计划领域。 18个联邦计划报告的付款率估计不当至少10％，其中包括六个计划，其利率从25％到45％左右。例如，总计1620亿美元代表了所有联邦计划的一小部分，并且不包括代理机构确定的某些计划，这些计划容易受到重大付款的影响。其中包括卫生和公共服务部为有需要家庭的临时援助，住房和城市发展部的公共和印度住房基于租户的租金援助以及小型企业管理局的关闭场地运营商赠款计划。报告报告政府范围不正确的付
Planning for Research Based Teaching Strategies
这些天我正在为老师举办很多培训活动。本月的（免费！）机会在我和我从沃特敦学区开始的正在进行的工作中具有起源。我将向您介绍希瑟·穆尔福德（Heather Mulford），他是一位高度参与的老师（恰好是逐渐不正确的超级粉丝），继续阅读基于研究的教学策略的计划
Beasts unburdened: film course aims to rehabilitate donkeys’ reputation
对动物的忧郁和不知情的描绘是不正确的。但是，与驴保护区合作开展的新大学电影课程希望恢复动物的声誉。 。继续阅读...
Improper Payments: Agency Reporting of Payment Integrity Information
美国政府问责署的发现不当付款是指那些不应该支付或支付金额不正确的付款。《2019 年付款诚信信息法案》（PIIA）包括机构在估计和报告不当付款时必须遵循的要求。这些要求包括在其年度财务报表中公布某些计划和活动的不当付款估计、纠正措施计划和削减目标。PIIA 还要求每个机构的监察长（IG）发布一份关于该机构遵守适用标准的年度报告。管理和预算办公室（OMB）在制定机构估计和报告不当付款的指南方面发挥着关键作用。OMB 指南包括机构监察长如何确定机构是否遵守 PIIA 标准的信息。它还包括有关 PIIA 要求机构在被发现不合规时采取的纠正措施的信息。当监察长发现机构在财政年度内不符合 PIIA 标准
Yes, Abolish Daylight Saving Time
是的，废除夏令时作者：Jeffrey Tucker，《大纪元时报》在我们的一生中，我们都被迫接受季节性的时间变化。春天向前，秋天向后。这就是我们从小就学会记住这一点的方式。我们也很早就被告知了原因。我们正在延长日照时间。但只需片刻的思考就会发现这是不正确的。你从一小时的变化中获得的光亮是从当天晚些时候借来的。政府不能神奇地让白天变长。这就像一个古老的笑话，据说是一个“老印第安人”说的，他指出，你不能通过切掉一端再缝在另一端来让毯子变长。我从未见过任何人赞同这种对我们的时间观念的大规模破坏。有些人喜欢标准时间，而另一些人则喜欢夏令时，这取决于他们在特定区域内的区域。但无论如何，似乎每个人都同意我
庞贝古城遗体模型的新 DNA 证据表明，关于居民关系和起源的传统假设往往是不正确的，相反，它表明庞贝古城是一个多元化的人口聚居地，其根源在地中海东部。公元 79 年，意大利南部的索马-维苏威火山系统爆发，吞没了罗马城镇庞贝及其居民。这场灾难性事件覆盖了[...]
SMATSA air traffic controllers stage warning strike
新闻快讯塞尔维亚和黑山空中交通服务局 (SMATSA) 的空中交通管制员将于明天（10 月 26 日）当地时间 17:00 至 18:00 举行一小时的罢工，要求就新的集体谈判协议展开谈判，此前该局管理层决定在 9 月单方面延长现有的集体协议。代表空中交通管制员的工会也对管理层表示不满。在警告性罢工期间，预计交通不会中断。SMATSA 管理层表示愿意谈判一项新的集体协议，并指出：“集体协议的实施已于 2024 年 9 月延长，这丝毫没有削弱员工的权利。空中交通管制联盟声称 SMATSA 管理层拒绝就达成新的集体协议进行谈判，这是不正确的”。EX-YU 航空新闻
Artificial Intelligence: Generative AI Training, Development, and Deployment Considerations
GAO 发现商业开发者使用几种常见做法来促进生成人工智能 (AI) 技术的负责任开发和部署。例如，他们可以使用基准测试来评估模型的准确性，在部署之前雇用多学科团队来评估模型，并进行红队测试以测试其模型的安全性并识别潜在风险等。这些做法侧重于定量和定性评估方法，以提供准确和情境化的结果，以及防止有害输出。此外，商业开发者在负责任地开发和部署生成 AI 技术以确保其安全可靠方面面临一些限制。首先，开发人员认识到他们的模型并不完全可靠，用户判断应该在接受模型输出方面发挥作用。在各种白皮书、模型卡和其他文档中，他们指出，尽管采取了缓解措施，但他们的模型可能会产生不正确的输出、表现出偏见或容易受到攻击。
The Many Harms of So-Called Alternative Medicine
Edzard Ernst，怀疑论者 所谓的替代医学 (SCAM) 享有相对无害的声誉。然而，这是不正确的；根据三十年的研究，它……
New generative AI tools open the doors of music creation
我们最新的AI音乐技术现已在MusicFX DJ，Music AI Sandbox和YouTube短裤 宣布一套全面的，开放的稀疏自动编码器，用于语言模型可解释性。 新的AI系统设计成功结合靶分子的蛋白质，具有推进药物设计，疾病理解等的潜力。 使用深度学习来解决计算量子化学中的基本问题并探索物质与光的相互作用 该模型可以极大地提高性能，并在跨模式的长篇文化理解中取得了突破。 在自然通信中发表的一系列实验中，我们发现证据表明人类判断确实受到对抗性扰动的系统影响。 这是人工智能（AI）研究及其实用应用领域中令人难以置信的一年。 在自然界发表的一篇论文中，我们介绍了FunSearch，这是
目玉焼きは英語でサニーサイドアップ、とは限らない－意図や習慣を踏まえた訳語の選択－
在美国外面吃早餐的时候，比如出差的时候，鸡蛋菜肴往往是现点现做的，即使不是特别高档的餐厅。我几乎总是点煎鸡蛋。在我的英语考试中，我了解到煎蛋是单面朝上的，所以如果你这样点，你一定会得到煎蛋。蛋黄清澈得可以与太阳相比，但仔细观察，蛋黄周围的白色仍然是透明的，并没有凝固。在覆盖和蒸之前，鸡蛋基本上是半生的。我有一段时间很抗拒吃那样的煎鸡蛋，但有一天，我用蹩脚的英语问我是否可以蒸它们，假装用一只手盖住它们。据工作人员介绍，不能蒸，但蒸太熟就可以了。我隐隐约约地认为它会因为“over”这个词而被翻转，但是当我点了一个叫做“over easy”的东西时，一个两面煎的煎蛋就到了。虽然用刀刺一下蛋黄会渗出来
我原本打算写一篇关于英国现行财政规则的文章，但根据我收到的评论，我认为我首先需要阐明财政规则存在的原因。似乎有很多误解，关于为什么一些国家有这些规则以及这些规则的目的是什么。因此，这篇博文是后续文章的背景文章，后续文章将讨论英国目前的具体财政规则，以及 Rachel Reevess 应该在预算中对这些规则做些什么。让我先从人们经常给出的财政规则的一个错误原因开始。这个理由是，政府债务占 GDP 的比例太高，我们需要降低它。这是不正确的，因为我们没有充分的理由相信当前的债务水平过高。毕竟，从一战到二战，英国债务占 GDP 的比例要高得多，而今天日本的债务比例要高得多。“债务过高”的论点往往隐含地
Benchmarking Hallucination Detection Methods in RAG
评估增强 LLM 生成响应可靠性的方法。未经检查的幻觉仍然是当今检索增强生成应用中的一个大问题。本研究评估了 4 个公共 RAG 数据集中流行的幻觉检测器。使用 AUROC 和精确度/召回率，我们报告了 G-eval、Ragas 和可信语言模型等方法自动标记不正确的 LLM 响应的能力。使用各种幻觉检测方法识别 RAG 系统中的 LLM 错误。我目前在 Cleanlab 担任机器学习工程师，我为本文讨论的可信语言模型的开发做出了贡献。我很高兴介绍这种方法并在以下基准测试中与其他方法一起对其进行评估。问题：RAG 系统中的幻觉和错误众所周知，当被问到训练数据中没有很好支持的问题时，大型语言模型
FAA: punishing fraud v. SMS safety information?
联邦公报于 2024 年 2 月 8 日发布了美国联邦航空管理局 (FAA) 的提案，该提案对 16 个不同的 FAR 部分进行了全面修订，标题为“伪造、复制、更改、遗漏或不正确的陈述”（以下简称 FRAAOIC）。该通知解释了这些变更的目的“该提案将 (1) 协调各种伪造法规和相关制裁之间的不一致之处；(2) 整合所有现有的伪造...
Building LLM Agents for RAG from Scratch and Beyond: A Comprehensive Guide
GPT-3、GPT-4 等 LLM 及其开源对应物通常在检索最新信息时遇到困难，有时会产生幻觉或不正确的信息。检索增强生成 (RAG) 是一种将 LLM 的强大功能与外部知识检索相结合的技术。RAG 使我们能够将 LLM 响应建立在事实、最新信息的基础上，从而显着提高了准确性和可靠性 […] 文章 从头开始构建 RAG 的 LLM 代理：综合指南首先出现在 Unite.AI 上。
Improper Payments: Key Concepts and Information on Programs with High Rates or Lacking Estimates
美国政府问责署的发现不当付款是指那些不应该支付或支付金额不正确的付款。在估算不当付款时，联邦行政机构还会将那些由于缺乏或缺乏文件而无法核实是否适当的付款视为不当付款。不当付款的原因可能包括无意的管理错误，也可能是欺诈所固有的故意虚假陈述。各机构报告称，2023 财年 71 个项目的不当付款估计为 2,358 亿美元。机构报告的 2023 财年不当付款按类型估算（总计 2,358 亿美元）注：管理和预算办公室指南将未知付款定义为机构由于文件不足或缺乏而无法确定其是否适当或不当的付款可靠的不当付款估算有助于理解和解决财务脆弱性，以及评估纠正措施的有效性。各机构通常通过分析付款样本来确定付款是否适当
Babs Kitography - 1/72 scale Part 1 Mania
Mania 1/72 的“神风”和 Ki-15-I 套件于同年发布，Burns* 记录为 1973 年。Scalemates 网站列出了 1974 年发布的“神风”套件和 1977 年发布的 Ki-15-I 套件，而包含“神风”和 Ki-15-I 的组合套件也于 1974 年发布。这肯定是不正确的，因为组合套件是在 1977 年发布的，在两个独立套件发布之后，并且据说在同一年，Mania 被 Hasegawa 接管。“神风”套件 (AT-NO C-3001) 的盒子顶部有精美的图案，没有任何文字或徽标，如标题图所示。 Ki-15-I 套件 (AT-NO R-2001) 也以类似的方式呈现，描绘
GAO 的发现 根据 2018 年至 2022 财年的数据，GAO 估计政府每年因欺诈而遭受的直接财务损失总额在 2,330 亿美元至 5,210 亿美元之间。该范围反映了这一时期不同的风险环境。预计欺诈损失的 90% 落在这个范围内。GAO 从三个关键来源收集数据来进行估算： 调查数据，例如送交起诉的案件数量和已结案件的美元价值；监察长办公室 (OIG) 半年度报告信息；并确认各机构向管理和预算办公室 (OMB) 报告的欺诈数据。 GAO 将这些数据围绕三个欺诈类别进行组织：已裁定的欺诈、已发现的潜在欺诈和未发现的潜在欺诈。模型设计和验证还参考了 46 项欺诈研究。 OIG 和其他知情官员同
