Apple pulls AI-generated news from its devices after backlash
苹果公司已关闭其 Apple Intelligence AI 新闻功能，因为它捏造故事并将真实标题扭曲为虚构。苹果的 AI 新闻本应通过汇总来自多个来源的新闻警报来让生活更轻松。相反，它通过发布虚假新闻（通常以值得信赖的媒体品牌发布）制造混乱。这就是它出错的地方：它使用 BBC 的标志，编造了一个故事，声称网球明星拉斐尔·纳达尔出柜为同性恋，完全误解了关于一名巴西球员的故事。它抢先宣布青少年飞镖运动员卢克·利特尔赢得了 PDC 世界锦标赛——《苹果在遭到强烈反对后从其设备中撤下 AI 生成的新闻》一文首先出现在 DailyAI 上。
NFL Coaches to be Fired in 2025: Who’s at Risk?
2025 年 NFL 常规赛刚刚结束，已经有几位教练感受到了压力。在赢得比赛的压力达到历史最高水平的情况下，当事情出错时，NFL 教练往往是第一个被指责的人。在乔什·麦克丹尼尔斯成为 2024 年第一批被解雇的 NFL 教练之一后，所有......阅读更多
UNILORIN Postgraduate Admission Form 2024/25
伊洛林大学 2024/2025 雨学期的博士学位课程已开放申请。鼓励考生仔细遵循指南，以避免在申请过程中出错。UNILORIN 研究生入学表 2024/25 重要信息 雨学期只有博士学位课程可用。申请人必须仅选择列出的课程[…]UNILORIN 研究生入学申请表 2024/25 首先出现在 FlashLearners 上。
Expect more pandemics to sweep the globe in the coming decades
当人类活动破坏生态系统并使其失去平衡时，例如气候变化和生物多样性丧失，事情就会出错。
完成网络：识别南非蜘蛛调查中的采样偏差和知识差距（蛛形纲、蜘蛛目）摘要物种分布数据集是宏观生态研究的基础，尽管总体上需要确保这些数据集代表整个群落。生物多样性数据集中的不足或知识差距源于多种原因，并可能导致得出错误的结论或建议。空间尺度会影响多样性模式的解释，因此是一个需要考虑的重要方面。南非拥有丰富的蜘蛛采样历史，因此，可以研究空间和分类尺度对该国蜘蛛知识库完整性的整体解释的影响。为此，我们利用精选的自然历史蜘蛛收藏，并确定蜘蛛群落在十二种独特的分类和空间尺度组合中的完整性。总体而言，我们从七个收藏中获得了 121 605 条可用记录，蜘蛛记录和多样性集中在南非东部和沿海地区。我们发现，随着
量子计算机有可能在某些优化和数据处理任务中胜过传统计算机。然而，由于可靠地操纵量子比特（其底层信息单位）存在已知的物理挑战，量子系统对噪声也更敏感，因此容易出错。
Over 70 per cent of students in US survey use AI for school work
美国许多儿童似乎在使用聊天机器人来帮助他们完成工作，尽管存在出错的风险，而且经常违反学校规定
The Guardian view on politicians using business logic: public services aren’t startups | Editorial
当一个不稳固的政府借用商界领袖的信誉时，很多事情都会出错。新政府对经济政策感到焦虑，对民意调查感到不安，于是邀请商界领袖整顿政府。几天前，Rachel Reeves 命令部长们向企业高管提交支出计划。在那些挥舞着“铁拳打击浪费”的人中，包括劳埃德银行和巴克莱银行的前银行家。但 2010 年夏天，大卫·卡梅伦也聘请了菲利普·格林爵士担任他的效率大师。从第一天起，菲利普爵士的任命就引起了人们的关注。就在大选前几周，这位“商业街之王”支持保守党成为下一届政府；现在他也加入了其中。此外，一个亿万富翁有什么权利在自己的税务问题如此多的情况下审计公共支出？当然，这位商人撰写的评论耗时两个月，长达 33
Google's new quantum chip hits error correction target
据谷歌研究人员称，谷歌的新型量子纠错芯片可以以高于运行所需阈值的成功率进行纠错。量子计算机容易出错，这使得当前的技术不切实际，量子研究人员正在研究如何在不引入更多新错误的情况下纠正这些错误。谷歌研究人员表示，他们最新一代的超导量子处理芯片架构 Willow 可以纠正低于该阈值的错误。经过几个小时的测试，研究人员表示它能够保持其性能。
How AI-Powered Data Extraction Enhances Customer Insights for Small Businesses
小型企业在收集客户见解时面临许多挑战。您可能已经注意到，手动流程繁琐且容易出错。了解客户偏好并做出有效响应也需要很长时间。这最终会影响客户满意度、营销策略和企业的盈利能力。但是，您的企业可以克服这个问题 […]
From higher tariffs to lower taxes, will Donald Trump’s economic plan pay off?
当选总统的激进战略很有可能出错，物价、通胀和利率上涨的风险很高商业直播 – 最新更新问题出在经济上，笨蛋。詹姆斯·卡维尔在 1992 年总统竞选期间为比尔·克林顿提供建议时就是这么说的，这句话现在和 32 年前一样正确。唐纳德·特朗普本周击败卡玛拉·哈里斯的原因与他在 2020 年输给乔·拜登的原因相同：数百万美国人对执政党的经济记录感到不满。本周，三分之二的选民认为美国经济走上了错误的轨道——这对哈里斯来说意味着麻烦。问题是，当特朗普在白宫的第二任期于 2029 年结束时，他们会不会有不同的感受。看看当选总统提出的一些政策，他们绝不会改变。继续阅读……
Are Betting Odds Better than Polls?
问：阿姆斯特朗先生，感谢您如此诚实。我喜欢你把你的观点与电脑区分开来。我的问题很简单。您是否相信博彩赔率比民意调查更准确？下周见，弗兰克回答：民意调查经常出错，博彩赔率似乎并不准确 […]
从业者判断大型语言模型输出的指南评估人工智能生成的输出对于构建大型语言模型的稳健应用程序至关重要，因为它允许将复杂的人工智能应用程序拆分为具有内置错误控制的简单阶段。在监督模式下评估生成输出相对简单，其中“正确答案”可以由人类评估者计算或提示。同时，在许多实际的 LLM 应用中，监督方法过于严格，需要能够解决开放式问题的评估。构建无监督评估器的最简单方法是要求 LLM 自我评估。然而，生成模型检测自身输出错误的能力尚不清楚。我们证明，通过迭代自我反思可以提高自我评估的质量。与“思想链”技术类似，该方法以推理时的计算量换取最终结果的稳健性。带有示例的 Google Colab 笔记本链接：h
Join Forces Texas Style: A Night of Honor and Hope for SOWF
在生活的宏伟结构中，关系和联系编织出错综复杂而持久的图案。加入德克萨斯风格的部队：SOWF 的荣誉和希望之夜一文首先出现在特种作战勇士基金会。
To Succeed in Life, You Just Need a (2nd) Chance and Be Willing to Cut Grass with a Machete
在生活的宏伟结构中，关系和联系编织出错综复杂而持久的图案。帖子要想在生活中取得成功，你只需要（第二次）机会并愿意用砍刀割草首先出现在特种作战勇士基金会。
5 software deployment disasters and how to avoid them | Viam
将软件部署到物理设备可能很复杂且容易出错。探索五个实际部署失败案例，并学习最佳实践以提高可靠性并防止出现类似问题。
Image Data Collection for Climate Change Analysis
初学者指南埃特纳火山的卫星图像。来源：美国地质调查局 (USGS) 在 Unsplash 上的照片。I. 简介深度学习在地球观测中成功传播。它的成就导致了更复杂的架构和方法。然而，在这个过程中，我们忽略了一些重要的东西。拥有更多优质数据比拥有更好的模型更好。不幸的是，EO 数据集的开发一直很混乱。如今，它们有数百个。尽管我们努力编译数据集，但可以说它们散布在各处。此外，EO 数据已经激增以满足非常具体的需求。矛盾的是，这正是我们应该用它们前进的相反方向，特别是如果我们希望我们的深度学习模型更好地工作的话。例如，ImageNet 编译了数千张图像以更好地训练计算机视觉模型。然而，EO 数据比 I
