Amazon Bedrock 的知识库是一项完全托管的服务，可帮助您实施从提取到检索和快速增强的整个检索增强生成 (RAG) 工作流，而无需构建自定义数据源集成和管理数据流，从而突破了您在 RAG 工作流中可以做的事情的界限。然而，它是 [...]
Introducing guardrails in Knowledge Bases for Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 的知识库是一种完全托管的功能，可帮助您使用检索增强生成 (RAG) 将 Amazon Bedrock 中的基础模型 (FM) 安全地连接到您的公司数据。此功能简化了整个 RAG 工作流程，从提取到检索和快速增强，无需自定义数据源集成和数据流 [...]
Improve productivity when processing scanned PDFs using Amazon Q Business
Amazon Q Business 是一款生成 AI 助手，可以回答问题、提供摘要、生成内容并直接从企业数据源中的数字和扫描 PDF 文档的内容中提取见解，而无需先提取文本。金融、保险、医疗生命科学等行业的客户需要 […]
Create an end-to-end serverless digital assistant for semantic search with Amazon Bedrock
随着生成式人工智能 (AI) 的兴起，越来越多的组织使用数字助理让最终用户提出特定领域的问题，使用检索增强生成 (RAG) 处理企业数据源。随着组织从概念验证过渡到生产工作负载，他们制定了目标，以最少的运营成本运行和扩展工作负载 [...]
European natural gas demand tracker
欧洲天然气需求跟踪器henry.naylorWed, 05/29/2024 - 10:51首次发布：2022 年 10 月 5 日最新更新：2024 年 5 月 29 日如有任何意见或要求，请发送至 Ben McWilliams (ben.mcwilliams@bruegel.org)。任何有关替代数据源的建议都将不胜感激。欧洲能源价格高涨且波动剧烈，这是由能源市场供需平衡异常紧张所致，尤其是天然气市场。两种可能的解决方案是增加供应（欧盟已经这样做了，进口了创纪录数量的液化天然气1https://www.bruegel.org/dataset/european-natural-gas-impo
GAO 的发现除了为美国 50 个州和哥伦比亚特区的退伍军人提供服务外，退伍军人事务部 (VA) 还负责为太平洋上三个外国国家（统称为“美国”）的退伍军人提供医疗保健和其他福利。自由联系州 (FAS) 和美国五个领土。领土和自由联系州及其距华盛顿特区的距离 弗吉尼亚州使用模型来估计退伍军人人口规模，以告知资源分配和外展需求。然而，VA 无法保证该模型的估计对于领土和 FAS 退伍军人来说是准确的，例如，该模型的一个主要数据源不包括大多数这些地点的数据。此外，这些地区的当地利益相关者一致表示，VA 的估计偏低。评估模型的数据源和其他数据集的可用性，并进行适当的更改，可以帮助 VA 确保其领地和
Advancing Diversity in Clinical Trials
参与临床试验的人群的多样性明显低于全国人群。医疗补助索赔可以作为现实世界的数据源，以改善代表性不足的群体在临床试验中的招募。
Community Economic Data – An Introduction to Analyst
2024 年 3 月 27 日 3 月 27 日上午 10 点加入我们，参加一小时的网络研讨会，了解来自多个国家数据源的社区经济数据，以帮助您提高社区的经济和劳动力。本次网络研讨会将向您展示如何获取您所在地区十大行业和职业的数据、行业业务数量、热门职业、[…]
GAO 发现的内容为了提高透明度并让公众了解人工智能 (AI) 的使用方式，第 13960 号行政命令要求联邦机构维护人工智能用例清单。美国国土安全部 (DHS) 已经建立了这样的清单，并发布在该部门的网站上。但是，国土安全部的网络安全人工智能系统清单并不准确。具体来说，清单确定了两个人工智能网络安全用例，但官员告诉我们，其中一个被错误地定性为人工智能。尽管国土安全部在将用例添加到人工智能清单之前有一个审查用例的流程，但该机构承认，它并不能确认用例是否被正确地定性为人工智能。在扩大流程以纳入此类决定之前，国土安全部将无法确保准确的用例报告。国土安全部已经实施了 GAO 人工智能问责框架中的部分
GAO 的发现 GAO 发现，确定联邦研发 (R&D) 资金是否提供给了受关注的外国实体是一项挑战。此类实体包括外国恐怖组织和特别指定的国民等。授予机构一般禁止与外国恐怖组织和特别指定的国民开展业务。GAO 发现，报告其中一些实体的政府数据库缺乏通用识别信息，例如唯一标识符或个人身份信息。例如，据美国财政部称，外国恐怖组织名单上的实体的实际地址、出生日期或其他识别信息通常无法获得，因为实体经常试图隐藏其身份或位置。当出生日期等个人身份信息可用时，公共联邦资助数据源 USAspending.gov 中则无法提供类似信息。具体来说，尽管奖励机构收集其他识别信息，例如寻求奖励的实体的电话号码，但并非
Goal Representations for Instruction Following
目标表示用于遵循指令机器人学习领域的一个长期目标是创建能够为人类执行任务的通才代理。自然语言有可能成为人类指定任意任务的易于使用的界面，但很难训练机器人遵循语言指令。语言条件行为克隆 (LCBC) 等方法训练策略以直接模仿以语言为条件的专家动作，但需要人类注释所有训练轨迹，并且在场景和行为中的泛化能力较差。同时，最近的目标条件方法在一般操作任务中表现更好，但无法为人类操作员提供轻松的任务指定。我们如何才能协调通过类似 LCBC 的方法指定任务的便利性与目标条件学习的性能改进？从概念上讲，遵循指令的机器人需要两种能力。它需要将语言指令扎根于物理环境中，然后能够执行一系列动作来完成预期任务。这些能
Cybersecurity: State Needs to Expeditiously Implement Risk Management and Other Key Practices
GAO 的发现国务院已记录了符合联邦要求的网络安全风险管理计划。具体来说，该部门确定了风险管理的角色和职责，并制定了风险管理策略。然而，国家尚未完全实施其识别和监控资产风险及其系统上维护的信息的计划，如下图所示。国家在实施网络安全风险管理计划方面取得的进展示例直到该部门实施所需的风险管理活动，它无法保证其安全控制措施按预期运行。此外，州政府可能没有充分意识到影响任务运行的信息安全漏洞和威胁。州政府用于检测、响应网络安全事件并从中恢复的事件响应流程通常与联邦指导一致，要求该部门为其所属部门建立事件处理能力。信息系统。例如，州政府的网络事件响应小组及其监控和事件响应部门内的其他单位提供了每周 7
美国政府问责署的发现基于统计抽样和归因技术，美国政府问责署估计，COVID-19 疫情期间失业保险 (UI) 计划的欺诈金额可能在 1000 亿美元至 1350 亿美元之间。这分别约占疫情期间支付的 UI 福利总额的 11% 和 15%。美国政府问责署的估计时间范围为 2020 年 4 月（所有 UI 计划支付的第一个完整月份）至 2023 年 5 月（公共卫生紧急事件结束）。该估计涵盖了参与常规和临时 UI 计划的所有 53 个州。疫情期间 UI 欺诈的全部范围可能永远无法确定。在评论本报告的草稿时，美国劳工部 (DOL) 对美国政府问责署的欺诈估计方法表示担忧，并表示最终的估计可能被夸大了
Reward Isn't Free: Supervising Robot Learning with Language and Video from the Web
这项工作是 SAIL 和 CRFM 的一部分。近年来，深度学习提高了机器人在抓取 1 和运动 2 等一系列问题上的能力。然而，打造能够在新环境中执行从烹饪到清洁等一系列交互式任务的典型家用机器人仍然难以实现。虽然仍存在许多硬件和软件挑战，但一个必要的组件是机器人能够以零次或几次机会的方式将其先前的知识推广到新环境、任务和对象。例如，负责摆放餐桌的家用机器人无法承受为它可能需要与之互动的每个新盘子、餐具或餐厅进行长时间的重新训练。在我们的机器人中实现这种推广的一种自然方法是使用包含各种不同环境、任务和对象的丰富数据源对它们进行训练。事实上，这种大规模、多样化数据集与可扩展离线学习算法（例如自我监
Reward Isn't Free: Supervising Robot Learning with Language and Video from the Web
这项工作是 SAIL 和 CRFM 的一部分。近年来，深度学习提高了机器人在抓取 1 和运动 2 等一系列问题上的能力。然而，打造能够在新环境中执行从烹饪到清洁等一系列交互式任务的典型家用机器人仍然难以实现。虽然仍存在许多硬件和软件挑战，但一个必要的组件是机器人能够以零次或几次机会的方式将其先前的知识推广到新环境、任务和对象。例如，负责摆放餐桌的家用机器人无法承受为它可能需要与之互动的每个新盘子、餐具或餐厅进行长时间的重新训练。在我们的机器人中实现这种推广的一种自然方法是使用包含各种不同环境、任务和对象的丰富数据源对它们进行训练。事实上，这种大规模、多样化数据集与可扩展离线学习算法（例如自我监
Machine Learning and Central Banking
当然，机器学习 (ML) 现在无处不在。几十年来，时间序列分析视角一直与 ML 相匹配（简约预测模型允许错误指定；样本外评估；集合平均等），因此即使存在许多差异，也存在许多重叠领域。有趣的是，ML 在中央银行环境中变得特别有用。例如，费城联邦储备银行现在明确招募和聘用“机器学习经济学家”。目前他们有三个，他们正在寻找第四个！在这方面，特别有趣的是，《计量经济学杂志》正在征集关于“经济政策机器学习”的特别专题论文，客座编辑来自各种领先的中央银行和大学。请参阅 https://www.bankofengland.co.uk/events/2022/october/call-for-papers-m
Fifth Francqui Lecture: Econometric Modeling of Climate Change
我的第五次也是最后一次关于气候变化计量经济学建模的 Francqui 讲座的视频现已发布在 Youtube 上：讲座首先介绍了全球气候变化问题。地球能量平衡的第一张图片来自 IPCC 评估报告。可能是第四次评估报告。全球温度图是伯克利地球陆地和海洋系列的综合图。二氧化碳浓度图基于我们在计量经济学杂志论文中使用的数据，该数据更新了夏威夷的最新观测结果。全球二氧化碳排放系列的原始来源是现已停用的 CDIAC 网站，该网站根据 BP 世界能源统计评论进行了更新。接下来是 IPCC 第五次评估报告中的三张图表。世界二氧化硫排放量来自 CEDS 数据站点。下一节 - “为什么要使用计量经济学” - 以经
LiDAR part of digital foundation for installations of future
这些数据源的高保真度和准确性是未来自动驾驶车辆部署以及有效放置为未来智能设施提供动力的传感器的关键要素。
