Youth, Innovation, and New Reasons for Optimism Amid Russia’s War Against Ukraine
本文是基于 2026 年 4 月 13 日至 24 日在乌克兰基辅对公民、人道主义和政治专家进行的 16 次采访收集的数据的系列文章中的第一篇。该项目的目标是获得有关构成现代乌克兰的众多现实的准确、最新的快照。这篇文章探讨了[…]俄罗斯对乌克兰战争中的青年、创新和乐观新理由的帖子首先出现在詹姆斯敦。
Larger Context Windows Don’t Fix RAG — So I Built a System That Does
增加 RAG 系统中的上下文大小并不会提高聚合任务的准确性 - 它会使错误更难以检测。在本文中，我针对跨 100,000 行的确定性全扫描引擎对基于检索的管道进行了基准测试，并展示了为什么计算查询必须完全路由远离 RAG。更大的上下文窗口不修复 RAG — 所以我构建了一个可以修复 RAG 的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Homo Experiens, the Biology of Decision-Making, and Behavioral Economics
“行为经济学”的标准定义是，它将心理学的见解引入到经济决策中：即在信息有限的情况下使用经验法则、重视现在而不是未来、准确感知概率的困难、习惯形成、同伴效应等概念。但是最新版本的行为经济学……继续阅读智人经验、决策生物学和行为经济学后智人经验、决策生物学和行为经济学首次出现在《对话经济学家》上。
Iraq and Afghanistan veterans say memorial design is ‘disconnected from the experience’
全球反恐战争纪念碑的最初设计让一些退伍军人质疑这座纪念碑是否准确地反映了那个时代。伊拉克和阿富汗战争结束后的退伍军人表示，纪念碑设计“与经历脱节”。
Beyond Rote Memorization: Scaling Language Fluency Through Systematic Scaffolding
企业语言培训正处于十字路口。随着团队变得更加全球化，对精确性的需求超过了对基本流畅性的需求。本文探讨了学习与发展领导者如何应用系统支架（一种植根于教学设计逻辑的方法）来构建更高效、更具沟通性和更准确的语言学习计划。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
My ISTE+ASCD 2026 Sessions & Resources — Come Say Hi in Orlando (or Online)
您是否曾感觉大型会议的兴奋感被淹没在无边无际的会议海洋中，让您想知道哪些演讲能够真正推动您的实践向前发展？如果你能消除噪音并带着具体的、可操作的想法离开，并且第二天就可以开始使用，会怎么样？在我即将发表的 ISTE+ASCD 2026 博客文章中，我将准确分享如何充分利用今年的活动 - 无论您是在奥兰多参加还是通过虚拟方式进行收听。我将引导您完成我正在演示的两场精彩会议：“有效使用教练通讯来建立课堂对话”和“衡量重要因素：定义教学教练计划的成功”。您将发现简单的时事通讯如何成为更深入课堂对话的催化剂，并学习如何建立成功指标的逐步框架，这些指标实际上反映了您的辅导工作的影响，而不仅仅是另一个报告
UW researchers built AI agents that quickly estimate electronic devices’ carbon footprints
华盛顿大学的研究人员开发了一种人工智能系统，可以自动估计制造不同电子设备对环境的影响。该系统只需一分钟即可运行，并获得与人类专家相似的准确度估计。
Six Months with AI and Spiders: My Biggest Lesson and Final Thoughts
人工智能和蜘蛛的六个月：我最大的教训和最终想法在过去的六个月里，我花了无数的时间探索人工智能在科学插图中的能力和局限性。有一个教训已经变得非常清楚：解剖学准确性仍然是人工智能面临的最大挑战之一。人工智能并不能真正理解蜘蛛的解剖学。它从数百万张图像中学习，其中许多图像被错误标记或在科学上不准确。结果，人工智能生成的蜘蛛可能会表现出不正确的眼睛排列、不切实际的身体比例、不准确的颜色、不正确的性别二态性，甚至是多个物种的不可能的特征组合。我的经验表明，当人工智能被视为一种工具而不是权威时，它是最有价值的。最好的科学结果来自于将人工智能与经过验证的博物馆标本、研究级照片、生物多样性数据库和同行评审的分
Freedom of Information Act: National Guard Bureau Should Verify Data and Address Reported Challenges
GAO 发现的内容国民警卫队局 (NGB) 收集并跟踪来自所有三个国民警卫队部门（NGB、陆军国民警卫队和空军国民警卫队）的《信息自由法》(FOIA) 数据。 NGB 向国防部 (DOD) 报告 FOIA 数据。 NGB 官员表示，他们分别向陆军和空军提供陆军国民警卫队和空军国民警卫队 FOIA 数据。国民警卫队通过各种系统跟踪收到、处理和积压的《信息自由法》请求的数据（见图）。信息自由法跟踪系统 GAO 发现报告数据的准确性存在差异，负责报告国民警卫队《信息自由法》数据的官员无法解释。具体而言，GAO 发现，2016 至 2024 财年，陆军国民警卫队收到、处理和积压的《信息自由法》请求数量
