In quotes: study finds early educators among lowest-paid workers
“根据周三发布的一项新研究，尽管政府投入了前所未有的资金来帮助教育和照顾幼儿的项目从疫情中恢复过来，但幼儿教育工作者仍然是全国薪酬最低的工作之一。 “低时薪使这些工人（其中大部分是少数有色人种女性）处于社会底层的 3% […]
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Origin and fate of the pseudogap in the doped Hubbard model | Science
伪能隙与底层基态相之间的关系尚未严格建立。我们使用受控图解蒙特卡罗计算研究了有限温度下的掺杂二维哈伯德模型……
Python Developers Targeted with Malware During Fake Job Interviews
有趣的社会工程攻击：用虚假的招聘宣传引诱潜在的求职者，试图说服他们下载恶意软件。摘自新闻文章：朝鲜政府资助的黑客团队 Lazarus Group 发起的这些特定攻击是新的，但针对 Python 开发社区的整体恶意软件活动至少从 2023 年 8 月就开始了，当时许多流行的开源 Python 工具被恶意复制并添加了恶意软件。不过，现在也有涉及“编码测试”的攻击，这些攻击的存在只是为了让最终用户在他们的系统上安装隐藏的恶意软件（巧妙地隐藏在 Base64 编码中），一旦出现就可以远程执行。由于 Python 的灵活性及其与底层操作系统的交互方式，此时的利用能力几乎是无限的……
13 suffer from suffocation after fire in Mumbai building; around 90 rescued
周六早上，孟买 Ghatkopar 地区一栋七层建筑的底层发生火灾。十三人窒息，十二人住院。大火始于电表室，导致烟雾吞没了整栋建筑。大约 90 名居民通过楼梯获救。
Can AI Agents Do Your Day-to-Day Tasks on Apps?
在应用程序和人的世界中对编码代理进行基准测试想象这样一个世界，其中 AI 代理可以充当您的个人助理，为您完成任务，例如设置亚马逊退货或根据您的电子邮件取消会议。这将需要代理在复杂的工作流程中以交互方式操作您的应用程序，并且实际上还没有很好的方法来对此类代理进行基准测试。直到现在。🤖 1. 个人应用程序的编码代理随着底层 AI 模型的改进，AI 助手（例如，我们手机上的助手）正在不断改进。几年前，他们很难正确回答简单的事实问题。今天，他们已经开始达到可以代表我们操作应用程序来执行基本任务的程度。例如，最近的 GoogleIO 和 Apple WWDC 活动大部分都是关于 AI 助手成为代表我们工
Linear Programming Optimization: The Simplex Method
第 3 部分：底层算法继续阅读 Towards Data Science »
Does Semi-Supervised Learning Help to Train Better Models?
评估半监督学习如何利用未标记数据作者提供的图片 — 使用 Bing 中的 Image Creator 创建数据科学家面临的最常见挑战之一是缺乏足够的标记数据来训练可靠且准确的模型。标记数据对于监督学习任务（例如分类或回归）至关重要。但是，在许多领域，获取标记数据可能成本高昂、耗时或不切实际。另一方面，未标记数据通常很容易收集，但它们不提供任何直接输入来训练模型。我们如何利用未标记数据来改进我们的监督学习模型？这就是半监督学习发挥作用的地方。半监督学习是机器学习的一个分支，它结合标记和未标记数据来训练一个比单独使用标记数据表现更好的模型。半监督学习背后的直觉是，未标记的数据可以提供有关数据底层结
Snow Surface Roughness across Spatio-Temporal Scales
摘要：雪面位于大气与地球的交界处。积雪表面的变化是由于它与降水、风、湿度、短波和长波辐射、底层地形特征和土地覆盖的相互作用。这些联系创造了一个动态的雪面，影响了积雪的能量和质量平衡、吹雪潜力和其他积雪过程。尽管如此，雪面通常被认为是许多地球系统模型中的一个恒定参数。美国国家航空航天局 (NASA) 于 2002 年和 2003 年在科罗拉多州北部收集的冷陆过程实验 (CLPX) 数据被用于研究雪面粗糙度的空间和时间变化。本研究中使用的随机粗糙度 (RR) 和分形维数 (D) 指标具有很好的相关性。然而，粗糙度在各个尺度上并不相关，这里是从毫米分辨率的雪粗糙度板和米分辨率的机载激光雷达计算出来的
Charlie Mnemonic Update 4: Focus on searching in memories
摘要：人思模型在长期记忆中的对话历史记录和消息中搜索精简的电子邮件管理增强的文件处理和用户界面底层改进和展望我们很高兴地宣布对 Charlie Mnemonic 进行重大更新，它是您值得信赖的具有长期记忆的开源 AI 助手。此最新版本带来的改进使 Charlie 比以往更加直观、高效和强大，重点是增强记忆搜索功能。人思模型我们增加了对 Claude 3.5 Sonnet 和 Haiku 等人思模型的支持，允许在 OpenAI 和 Anthropic 之间无缝切换。在长期记忆中的对话历史记录和消息中搜索此更新中最令人兴奋的新增功能之一是我们的高级聊天搜索功能。我们都有过这样的经历——无休止地滚动
Will AI Shrink Disparities in Schools, or Widen Them?
科技行业吹嘘 AI 缩小教育公平差距的潜力。还是会通过创造“学生底层”来扩大差距？
The Applications of Generative AI in Various Industries
生成式 AI 是指一类人工智能模型，旨在通过从现有数据中学习模式来生成新的原创内容。生成式 AI 模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和 GPT-4 等转换器，可以通过理解和模仿输入数据的底层结构来创建文本、图像、音乐等。与专注于识别模式和做出预测的传统 AI 不同，生成式 AI 可以产生通常与人类创造的内容难以区分的新颖输出。这种能力使其在各种应用中具有无价的价值，它可以增强创造力、效率和创新。在本文中，我们将探讨生成式 AI 在各个行业中的应用。此外，我们将分析生成式 AI 的挑战和道德考虑，并向您展示如何安全负责地使用生成式 AI。那么，让我们开始吧！生成式人工智能生成式人工智能：简介生
The Haves and Have-Nots at the Center of America’s Inflation Fight
受高通胀和高利率打击的美国人与真正受益的美国人之间的差距越来越大我曾发表过几篇关于人们如何应对通胀的文章。但通胀可能创造了赢家和输家。这些文章的链接如下。《华尔街日报》的 David Uberti 撰稿。摘录：“美国抗击通胀的第三年正在扩大经济核心的分裂。股市飙升，家庭财富创下历史新高，投资收入从未如此之高。与此同时，一些家庭在疫情期间的储蓄正在枯竭，信用卡和汽车贷款拖欠率大幅上升。越来越多的低收入和中等收入美国人正在发出警告信号，暴露出两类人之间的分歧：一类人的收益因通胀和借贷成本上升而减少，另一类人则从高资产价格和债券回报中受益。”“考虑到物价上涨，工资上涨使全职工人的每周平均收入自 20
Economic prospects brighten for children of low-income Black Americans, study finds
Opportunity Insights 还发现白人上层和底层之间的差距正在扩大
飞行时间达到 70,000 小时后，英国领先的飞机供应和服务提供商 Affinity FTS 将参加 2024 年皇家国际航空展 (RIAT) 并展示其系列飞机。RIAT 将于 2024 年 7 月 19 日至 21 日在英国费尔福德举行。Affinity 将展示其三种飞机类型，即 Phenom、Texan 和 Prefect，重点介绍其团队通过英国军事飞行训练系统 (MFTS) 在支持飞行员方面发挥的关键作用。在整个活动期间，Affinity 团队将在现场详细介绍 Affinity 的平台中立方法如何帮助在短时间内扩大其提供的服务。这使它能够提供有影响力的结果，巩固其作为可靠和值得信赖的飞机
United Apologizes After Passenger Cuffed
联合航空表示已向一名乘客道歉，并暂停了食堂底层的乘务员。这名乘客说，他轻轻拍了拍一名乘务员的手臂以引起他的注意，而 FA 指责他打了他。目前尚不清楚这名乘客被铐的事实对 […]The post United Apologizes After Passenger Cuffed appeared first on AVweb.
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
AI model performance: Is it reasoning or simply reciting?
当 ChatGPT 为您的提示提供正确答案时，它是通过请求进行推理还是仅仅记住训练数据中的答案？麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究人员设计了一系列测试，以查看 AI 模型是“思考”还是只是记忆力好。当您提示 AI 模型解决“27+62 等于多少？”之类的数学问题时，它会很快给出正确答案：89。我们如何判断它是理解底层算法还是只是在训练数据中看到了问题？在他们的论文中，研究人员测试了 GPT-4，文章 AI 模型性能：是推理还是简单地背诵？首次出现在 DailyAI 上。
