Accenture creates a custom memory-persistent conversational user experience using Amazon Q Business
传统上，从文档中查找相关信息是一个耗时且常常令人沮丧的过程。手动筛选一页又一页的文本、搜索特定细节并将信息综合成连贯的摘要可能是一项艰巨的任务。这种低效率不仅阻碍了生产力，而且还增加了忽视隐藏在 [...] 中的关键见解的风险
When life imitates comedy: FTC's Amazon Flip Flop
诺贝尔奖得主罗纳德·科斯曾打趣说，他之所以离开反垄断，是因为“价格上涨是垄断，价格下跌是掠夺，价格保持不变是勾结。” 似乎是为了说明这个想法，联邦贸易委员会主席改变了自己的立场，对亚马逊提起诉讼。一方面，书商认为亚马逊利用其影响力以较低的价格获取和销售书籍，迫使他们降低自己的价格 [主席汗以前的立场]。另一方面，联邦贸易委员会表示，亚马逊利用其市场力量阻止其他企业以较低的价格销售 [联邦贸易委员会当前立场的基础]。（华尔街日报）当一个拥有巨大检察自由裁量权的机构放弃原则时，它就会失去信誉：汗领导的进步反垄断运动在意识形态上是不连贯的。进步人士认为，政府应该拆分亚马逊，仅仅因为它是一家大公司，会
Jan Joel Andersson in Wall Street Journal
“北约训练有素、装备精良的连贯部队或部队包太少，无法打一场大规模战争，”简·乔尔·安德森 (Jan Joel Andersson) 在一篇文章中说道，该文章讨论了瑞典在欧洲安全担忧日益加剧的情况下扩大征兵的计划。街头日记
Военнослужащие ЦВО учились отражать нападение на военные объекты в Екатеринбурге
特别关注行动的连贯性和效率、在快速变化的极端情况下的导航能力、对特种和军事装备、监视、通信和侦察设备的掌握。
Alan Ayckbourn was ahead of the curve in predictions of AI-created TV soaps | Letters
Yvonne Whalley 谈人工智能演员的崛起。此外还有 Mike Peacock 就 Donald Sinden 的《奥赛罗》写的一封信。因此，电视导演 James Hawes 告诉议会文化、媒体和体育委员会，在三到五年内，肥皂剧将由人工智能制作（导演警告称，电视肥皂剧可能在三年内由人工智能制作，2 月 22 日）。当然，他并不是第一个做出这种预测的人。艾伦·艾克伯恩的《喜剧潜能》就是一个例子，该剧于 1998 年在斯卡伯勒的斯蒂芬·约瑟夫剧院首次演出。他预见到肥皂剧将由机器人定期表演，有些机器人太老旧且故障百出，表演很少顺利进行，甚至连贯性也不强。艾克伯恩在 2023 年的戏剧《恒久伙
Foreign Policy Research Institute/Orbis: "A Better Euro-Atlantic Approach to the Black Sea"
在这篇为“Orbis”撰写的文章中，高级研究员尼古拉斯·格沃塞夫 (Nikolas Gvosev) 写道，鉴于俄罗斯大规模入侵乌克兰，需要对黑海采取更加连贯、有凝聚力的欧洲-大西洋方针。
Weekly Indicators for June 24 - 28 at Seeking Alpha
- 作者：New Deal democrat我昨天没有做这个，所以今天我们来处理一下……我的“每周指标”帖子发布在 Seeking Alpha 上。高频数据继续表明经济正在缓慢发展，既不是特别热，也不是特别冷。像往常一样，点击并阅读将带您了解经济数据的虚拟时刻，并奖励我以连贯的格式组织和呈现给您。
Weekly Indicators for June 10 - 14 at Seeking Alpha
- 作者：New Deal democrat我的“每周指标”帖子发布在 Seeking Alpha 上。“长期领先”数据一直在缓慢改善。信贷条件是过去一周有所改善的指标。除了倒挂的收益率曲线之外，一切都在慢慢地走向至少中性，如果不是积极的话。像往常一样，点击并阅读将带您了解经济状况的虚拟时刻，并奖励我以连贯的格式组织和呈现给您。
Discovering the systematic errors made by machine learning models
使用跨模态嵌入发现系统性错误在这篇博文中，我们介绍了 Domino，这是一种发现机器学习模型系统性错误的新方法。我们还讨论了定量评估 Domino 等方法的框架。链接：📄 论文（ICLR 2022）🌍 更长的演练💻 GitHub📘 文档📒 Google Colab 实现高总体准确率的机器学习模型通常会在连贯的验证数据切片上犯系统性错误。什么是切片？切片是一组具有共同特征的数据样本。例如，在大型图像数据集中，老式汽车的照片构成一个切片（即切片中的所有图像都有一个共同的主题）。术语切片有许多您可能更熟悉的同义词（例如子组、子群体、地层）。这些术语基本上可以互换，但在本文中我们将坚持使用“切片”。如
Discovering the systematic errors made by machine learning models
使用跨模态嵌入发现系统性错误在这篇博文中，我们介绍了 Domino，这是一种发现机器学习模型系统性错误的新方法。我们还讨论了定量评估 Domino 等方法的框架。链接：📄 论文（ICLR 2022）🌍 更长的演练💻 GitHub📘 文档📒 Google Colab 实现高总体准确率的机器学习模型通常会在连贯的验证数据切片上犯系统性错误。什么是切片？切片是一组具有共同特征的数据样本。例如，在大型图像数据集中，老式汽车的照片构成一个切片（即切片中的所有图像都有一个共同的主题）。术语切片有许多您可能更熟悉的同义词（例如子组、子群体、地层）。这些术语基本上可以互换，但在本文中我们将坚持使用“切片”。如
Healthcare Triage: Dissemination: Get Out There and Strut Your Stuff!
假设您习惯于进行科学研究。或者，也许您是一个可以简单而连贯地讨论研究的领域的专家。传播！可以使您的声音听到的声音比以往任何时候都多，并分享您努力获得的知识。 @AaroneCarrollthe Post Healthcare Triage：传播：出去那里并撑起您的东西！首次出现在偶然的经济学家中。
Introducing Charlie Mnemonic: The First Personal Assistant with Long-Term Memory
作为持续学习研究工作的一部分，我们正在开源 Charlie Mnemonic，这是首款配备长期记忆 (LTM) 的个人助理（LLM 代理）。乍一看，Charlie 可能类似于现有的 LLM 代理，如 ChatGPT、Claude 和 Gemini。然而，它的特色是 LTM 的实现，使其能够从每次交互中学习。这包括将用户消息、助手响应和环境反馈存储并集成到 LTM 中，以便在与手头任务相关时将来检索。Charlie Mnemonic 结合使用长期记忆 (LTM)、短期记忆 (STM) 和情景记忆来提供情境感知响应。这种随着时间的推移记住交互的能力显著提高了对话的连贯性和个性化。此外，Charli
JAMA Forum: The innovation vs consumer protection tug of war in health policy
该帖子最初出现在JAMA论坛上。在围绕《平价医疗法案》（ACA）的过热的政治环境中，很容易错过这样一个事实，即保守和自由健康政策建议沿着连贯的连续性存在：每个人都在促进创新和保护消费者的愿望之间取得了不同的平衡。为了方便起见，让我们坐下来[…] JAMA POST论坛：创新与消费者保护拖船的卫生政策中首次出现在附带经济学家中。
Attention, genes, and developmental disorders: What is attention?
这是我关于金·科迪什（Kim Cordish）和约翰·怀尔丁（John Wilding）的注意力，基因和发育障碍的第二本书俱乐部帖子。我以前的帖子可以在这里找到。第2章，“什么是关注？”跳到物质。正如我的评论者Weiwen已经观察到的那样，注意是一个多维概念。人们可能会将注意力定义为连贯，有条理和目标指导的[…]注意力，基因和发育障碍：什么是关注？首次出现在偶然的经济学家中。
