科学家们发现了大脑从单个细胞复杂发育背后的惊人原理。研究人员提出，细胞就像扩散的人类群体一样，往往停留在它们的“祖先”附近。这种基于谱系的组织与化学信号一起工作，帮助数十亿脑细胞找到正确的位置。这种突破性的见解可能会影响从生物学到人工智能的各个领域，并加深我们对智能本身的理解。
Building Responsible AI Today: a Global Nonprofit Perspective
随着人工智能在我们周围不断发展，负责任地构建人工智能需要全面的视角、道德责任以及对塑造人工智能未来的公平承诺。《当今构建负责任的人工智能：全球非营利组织视角》一文首先出现在《教育和职业新闻》上。
Liberal Arts 3.0: The Power Shift in How We Think, Build, and Lead
文科 3.0 重新定义文科，不是将其视为要捍卫的传统，而是将其视为...
As better chatbots get harder to build, AI turns to simulated worlds
为了追求人类水平的智能，研究人员正在开发通过在虚拟环境中行动来学习的智能体，而不是简单地吸收更多文本
Sponsored Content: Fast-Track the Front Line: Build Stronger Equipment Faster
国防部已经制定了明确的优先事项，既要扩大国内军事制造能力，又要投资为美国军队在战场上提供明显技术优势的平台。
Build a healthcare appointment agent with Amazon Nova 2 Sonic
在本文中，您将了解如何使用 Amazon Nova 2 Sonic 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建处理预约提醒对话的语音代理。该代理通过语音对患者进行身份验证，管理预约（确认、取消或重新安排），收集就诊前的健康信息，并在需要时升级给工作人员。您可以大规模处理例行呼叫，这有助于降低缺席率。此示例重点关注问题的代理方面：语音对话和工具编排。包含一个基于浏览器的界面用于测试。要将代理连接到实际电话线路以进行出站拨号，您可以集成电话服务，例如 Amazon Connect Customer。
How Loka Built a Natural, Low-Latency Voice Agent with Amazon Nova 2 Sonic
在这篇文章中，我们演示了 Loka 用于解决常见问题的架构和方法：机器人、缓慢的语音助手会导致客户挂断电话，损害品牌声誉并增加支持成本。
How to Build a Credit Scoring Grid From a Logistic Regression Model
将模型系数转换为 0-1000 分，并进行风险类别和稳定性检查如何从 Logistic 回归模型构建信用评分网格一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Building Geography Knowledge: Retrieval Practice of Countries, Regions, and Geographical Features
想象一下，一位中学老师完成了一个有关东亚的单元。学生们一直致力于在地图上识别和定位自然和地理特征，如地貌、水体和城市中心，以及识别世界各地国家的位置。在本单元中，教师描述了该地区的季风气候，学生们了解了为什么该地区的河流比其他地区支撑着更密集的人口。虽然学生们在整个单元中学习内容并在讨论该地区的特征时分析该地区的地图，但他们很难自己识别地理特征。例如，当老师将一张空白地图投影到黑板上并要求学生识别黄海或标记中国、日本、朝鲜和韩国等国家时，许多学生无法做到这一点，尽管他们在课堂上广泛讨论了这些区域。 (阅读更多)《构建地理知识：国家、地区、地理特征的检索实践》一文首发于《示范教学》。
This Newly Discovered Spider Builds a Unique Web That Catapults Ants Through the Air
被投掷的猎物的速度可达每秒 14.4 英尺，即每小时不到 10 英里。昆虫将落在蜘蛛的主网中，距离弹簧陷阱上方约一英尺
Building Explainable AI with Beth Rudden - CEO at Bast AI
本周，Trending in Ed 节目的主持人 Mike Palmer 与 Trending in Ed 全明星、Bast AI 首席执行官 Beth Rudden 一起参与节目。从作为一名考古学家在泥土中挖掘，到作为 IBM Managed Services 首席数据官管理一个价值 340 亿美元的部门，Beth 为人工智能对话带来了根深蒂固的技术视角。在这场内容广泛且富有洞察力的对话中，迈克和贝丝跳过了典型的人工智能炒作，探索构建可解释的、值得信赖的技术实际上需要什么。 Beth 分享了 Bast AI 如何充当与 LLM 无关的可解释层 - 使用独特的饮用巧克力类比来演示他们如何验证
Sponsored Content: Fast-Track the Front Line: Build Stronger Equipment Faster
国防部已经制定了明确的优先事项，既要扩大国内军事制造能力，又要投资为美国军队在战场上提供明显技术优势的平台。
Building pay-per-intelligence for AI agents: How Ampersend uses Amazon Bedrock AgentCore Payments
在本文中，您将了解 Ampersend 如何在 Amazon Bedrock AgentCore Payments 之上构建按智能付费的路由层。人工智能代理自动将任务路由到最有效的模型，按请求付费，并在支出预算内运行。您还将了解两跳支付模式如何端到端工作以及如何开始您自己的实施。
What Are the Possibilities to Build Date Tables in Self-Service Environments?
多年来，每当我无法在数据流上游创建日期表时，我都会使用 DAX 代码创建日期表。现在我意识到还有另一种方法可以做到这一点。让我们看看替代方案是什么以及它们如何进行比较。帖子《在自助服务环境中构建日期表的可能性有哪些？》首先出现在《走向数据科学》上。
ChatLLM by Abacus AI Review: A Multi-Model AI Workspace Built for Daily Work
Abacus AI 对 ChatLLM 的深入回顾，涵盖支持的 AI 模型、AI 代理、编码工具、集成、定价、使用限制以及它与 ChatGPT 的比较。
New in Amazon Bedrock AgentCore: Build agents with broader knowledge and continuous learning
今天，我们将推出 Amazon Bedrock AgentCore 的新功能，该平台用于构建、连接和优化代理。在这篇文章中，我们将介绍这些功能如何缩小各个差距：将代理与组织、网络和付费知识连接起来；帮助团队发现并修复生产中出现的问题；随着代理能力的增强，实施可扩展的控制措施。它们共同帮助您更快地构建更强大的代理，通过可扩展的控制来管理它们，并不断改进它们。
Building a Custom GStreamer Plugin for NVIDIA DeepStream
为什么要在 DeepStream 中进行自定义推理？为 NVIDIA DeepStream 构建自定义 GStreamer 插件一文首先出现在 Towards Data Science 上。
How (and Why) I Built an AI Assistant
本文诚实地讲述了我为何构建自定义 AI 助手而不只是付费购买的过程、架构是什么样子、实际代码、出现了什么问题以及我现在真正依赖的它的功能。
