■摘要 我每天都会听到“susu”这个词。有些人热情地将一生奉献给“押胜”，而另一些人则深深地爱上了“押胜”。有些人对退休或结婚的消息感到非常震惊，无法从中恢复过来。对于这样的人来说，“押胜”比什么都珍贵，“押胜”不仅仅是一种爱好，而是接近一种生活方式。然而，不知不觉间，“Oshi”这个词就离开了个人的热情，并融入了社会结构。原本应该是“关系”的东西，现在却被谈论和使用在“结构”中。在这篇文章中，作者，也有点宅男，以2024年2月举行的京都市长选举中使用的“押胜”这个词的陌生为线索，承认了他对“押胜”这个词的原始轮廓的个人看法。 ■目录1 - 不舒服“Oshisen” 2 - “类别 3 中更
■摘要 作者目前几乎每天都在使用Generation AI。虽然他们感受到了新一代AI功能的提升，但并不一定对此充满信心。前几天，我收到了生成人工智能的回复，内容涉及一篇论文，其标题、作者姓名和出版物都是巧妙创建的虚假信息。如果一个人用虚假信息做出回应，就很难原谅。为什么犯类似错误的生成式人工智能反而被认为是有能力的，并被认为是抢走了人类工作的东西？ ■目录 1 - 我们现在每天使用的生成式人工智能 2 - 制造虚假信息的能力很强 3 - 我们对生成式人工智能的容忍度是否比人类更高？ 1 - 我每天都在使用的生成式人工智能 在《研究员之眼》2024 年 8 月号中，作者表示，“我没有丝毫感觉到
働く人の飲酒量とリスク認識：適正化に気づくのはどのような人か
■概要 厚生劳动省建议优化饮酒量，指出当男性每天的纯酒精摄入量超过 40 克、女性每天的纯酒精摄入量超过 20 克或更多时，患生活方式相关疾病的风险就会增加。然而，从事危险饮酒的人群比例并没有改善。在本文中，我们利用针对员工的调查数据，从身体状况不佳、体检史和健康素养水平较高等方面，分析了哪些类型的高危饮酒人群意识到“需要适量饮酒”。 ■目录 1 - 简介 - 优化饮酒量的挑战 2 - 实际饮酒状况和优化饮酒量的方法 1 |本次调查中优化饮酒量的方法 2 |认为需要“优化饮酒量”的人的特征 3 - 总结 - 只有在健康状况不佳后才认识到优化饮酒量的必要性 厚生劳动省将“男性每天 40 克以上、
在房地产市场上，房价明显呈现上涨趋势。根据根据房地产交易价格计算的房地产价格指数（2010年平均：100），截至2025年6月，独栋别墅价格为118.8，公寓价格为216.8（均为全国范围，经季节调整，于2025年9月底发布）。房价上涨固然是低利率环境、房贷减税、资产通胀等因素造成的，但住房政策变化的影响也不容忽视。 2006年，住房基本法颁布即将迎来20周年，这部法律标志着日本住房政策从“确保数量”转向“提高质量”的重大转变。自战争结束以来，解决住房短缺问题一直被视为首要任务，但随着出生率下降和人口老龄化，政策重点已转向建设持久、高性能的住房。例如加强长期优质住房体系和节能标准。根据国土交通
发达国家财政赤字正在扩大。七国集团预算赤字占 GDP 的百分比从冠状病毒爆发前的 1.9%（2018 年）扩大到 4.2%（2024 年）。这一增长将持续到2025年。在美国，有观点认为，占GDP 100%的政府债务余额将在10年内达到120%，部分原因是国防开支增加。在德国，三月份成立的梅尔茨政府取消了宪法对预算赤字的限制，以增加国防开支，考虑到俄罗斯。除了地缘政治因素外，它们的共同点是削减预算赤字的政治难度。随着人口老龄化导致收入增长放缓和支出增加，要求人们承担减少赤字的负担将遭到强烈抵制。正如金融科学家布坎南在 20 世纪 70 年代的美国所指出的那样，在民主制度下，不受欢迎的政策会被搁
Saal.ai and Nutanix partnered to deliver the AI-in-Box SovereignGPT
Nutanix 和 Saal.ai 携手推动中东地区下一波 AI 创新浪潮。此次合作将 Saal.ai 的先进 AI 专业知识和 Nutanix 业界领先的混合云平台结合起来，提供 AI-in-Box SovereignGPT 认证架构——一个安全、可扩展和高性能的基础，可加速数字化转型并释放数据的真正价值。 […]Saal.ai 和 Nutanix 合作交付 AI-in-Box SovereignGPT 的帖子首先出现在 SAAL 上。
Beyond Numbers: How to Humanize Your Data & Analysis
闪烁的网格视错觉是原始数据如何误导我们、导致我们看到错误趋势的完美比喻。为了摆脱“数据丰富，行动匮乏”的悖论，组织应该需要数据人性化。这种方法的重点是将抽象指标（“内容”）转化为清晰的、可操作的故事（“原因”）。它需要像“数据工匠”这样的新角色，这是“讲数据故事”的核心能力，并专注于证明这些更清晰的见解的财务影响（投资回报率）。超越数字：如何人性化您的数据和分析的帖子首先出现在走向数据科学上。
Why Nonparametric Models Deserve a Second Look
了解非参数条件分布如何在不假设函数形式的情况下统一回归、分类和合成数据生成。文章《为什么非参数模型值得再看一遍》首先出现在《走向数据科学》上。
We Didn’t Invent Attention — We Just Rediscovered It
选择性放大如何通过收敛的数学解决方案在进化、化学和人工智能中出现我们没有发明注意力——我们只是重新发现了它，它首先出现在《走向数据科学》上。
在这篇文章中，我将介绍一种基于“另类”范式的强化学习 (RL) 算法：分而治之。与传统方法不同，该算法不是基于时间差（TD）学习（存在可扩展性挑战），并且可以很好地扩展到长视野任务。我们可以基于分而治之进行强化学习（RL），而不是时间差（TD）学习。问题设置：离策略RL我们的问题设置是离策略RL。让我们简单回顾一下这意味着什么。强化学习中有两类算法：在策略强化学习和离策略强化学习。同策略 RL 意味着我们只能使用当前策略收集的新数据。换句话说，每次更新策略时我们都必须丢弃旧数据。像 PPO 和 GRPO 这样的算法（以及一般的策略梯度方法）就属于这一类。离策略 RL 意味着我们没有这个限制：我
What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
Legal Innovators New York – Nov 19 + 20
我们将于 11 月 19 日至 20 日在中城的 Time-Life 大楼举办纽约法律创新者活动。为了帮助您获得里程碑式的回复......
Inside Hyundai’s Massive Metaplant
5 月份，当我前往佐治亚州埃拉贝尔报道现代汽车集团的超高效 Metaplant（为美国电动汽车和电池制造带来 126 亿美元的增长）时，该公司的时机似乎很可靠。在这座尖端工厂技术的圣殿里，Ioniq 5 和 Ioniq 9 SUV 沿着一尘不染的装配线行进，为这家韩国汽车制造商提供了抵御特朗普政府关税和本土热潮的防御堡垒。但乌云已经开始聚集。消费者对电动汽车的采用已经开始放缓。美国联邦政府 7,500 美元的清洁汽车税收抵免政策正在逐步取消，该政策曾帮助数十万人转向电动汽车。一辆三排 Ioniq 9 SUV 牢固地固定在黄色夹具上，在装配大厅中从一个站滑行到另一个站。从下面看，可以看到其宽敞的
US Service Sector Activity Accelerates in October
由于新订单稳步增长，美国服务业活动在 10 月份有所回升，但在进口关税带来的经济不确定性背景下，就业疲软表明劳动力市场状况低迷。
Boeing won't face criminal charge over 737 Max crashes that killed hundreds of people
作为驳回此案协议的一部分，波音公司同意额外支付或投资 11 亿美元的罚款、对坠机受害者家属的赔偿以及内部安全和质量措施。
Daily flight cancellations top 2,000 for first time since start of shutdown air traffic cuts
美国航空公司周日取消了 2,100 多个航班，交通部长肖恩·达菲 (Sean Duffy) 警告称，如果联邦政府关门持续到繁忙的感恩节旅游假期，全国各地的空中交通可能会“放缓”。
News Wrap: Senate works through weekend as shutdown enters 40th day
在我们周日的新闻报道中，参议院举行了一次罕见的周日会议，图恩表示结束停摆的潜在协议正在“达成”，超级台风凤黄袭击了菲律宾，哈马斯移交了 2014 年阵亡的一名以色列士兵的遗体，卫生官员正在调查与召回的婴儿配方奶粉有关的肉毒杆菌中毒爆发，前 NFL 专员保罗·塔格利亚布 (Paul Tagliabue) 去世，享年 84 岁。
The bond market is wrong. Reeves should not cut welfare to placate the City | Richard Partington
保持市场的支持是财政大臣的首要任务，但考虑到他们对福利削减的简单化、错误的看法，这并不是一件容易的事。距离削减福利还有不到三周的时间。在等待雷切尔·里夫斯 (Rachel Reeves) 秋季预算的漫长等待中，财政大臣将于周一从预算责任办公室 (OBR) 得到关于她的税收和支出计划的第一个裁决。在经历了无休止的猜测、放风筝和糟糕的头条新闻之后，这一刻很重要。广泛预期的高达 300 亿英镑的财政缺口是否已得到填补？增长、通货膨胀和生活水平的代价是多少？然而，伦敦金融城的福利削减偏见过于简单化、错误，可能会让英国走上更糟糕的轨道。”继续阅读...
