编写关键词检索结果

TACOM AI 创新改变了技术手册的编写

TACOM AI innovations transforming tech manual writing

Jason Kravchuck,TACOM 技术作家,利用生成式 AI 的力量构建了一个工具,可以在几秒钟内审查技术手册工作包。

有多少互联网是用人工智能编写的?

How Much of the Internet Is Written With AI?

在 2026 年 7 月收集的 10,000 个网页的随机样本中,十分之一显示出由人工智能编写或大量编辑的迹象。

在 Amazon Bedrock AgentCore 中使用自然语言编写山茱萸策略

Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore

AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制,现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。

AI 编写代码时,规范需要退出策略

When AI Writes the Code, Specifications Need an Exit Strategy

以下文章已由主线程的 Markus Eisele 扩展和重写,并经作者许可在此处重新发布。经过六个月的规范驱动代理工作后打开存储库,您可能会发现代码旁边有第二个系统。要求、研究笔记、高层设计、低层设计、实施计划、[...]

“Litres”:借助人工智能编写的书籍销量增加了两倍

«Литрес»: продажи книг, написанных с помощью ИИ, выросла втрое

对人工智能语音图书的需求也在增长:2026年上半年,其销售收入增长了一倍半。

人工智能模型在编写有关动物的儿童故事时几乎抹掉了女性角色

AI models nearly erase female characters when they write kids stories about animals

谷歌的 Gemini Storybook 等人工智能系统现在可以让家长或老师编出带插图的个性化儿童故事。华盛顿大学研究人员发现,当六种领先的人工智能模型制作有关会说话的动物的故事时,57% 的角色要么是中性的,要么是无性别的,其中 41% 是男性,只有 2% 是女性。

大多数人更喜欢人工智能编写的故事 - 并且无法辨别它们何时是人类创作的

Most people prefer AI-written stories – and can’t tell when they are made by humans

人们似乎更喜欢人工智能创作的短​​篇故事,而不是人类写的短篇故事。他们也无法比机会更好地分辨哪个是哪个

UCSB SOC 发布 2026 年上半年网络威胁报告

УЦСБ SOC представил отчет о киберугрозах первого полугодия 2026 года

UCSB SOC 专家编写了报告《2026 年上半年网络威胁态势:趋势、事件、漏洞》。该文件基于监控数据、事件分析和渗透测试结果。报告证实了关于攻击转型的预测:它……

2026 年最好的 Claude 数据科学工具是什么?

What Are the Best Claude Data Science Tools 2026?

2026 年最好的 Claude 数据科学工具包括用于自动数据清理的 Claude Data Wrangler Pro、用于快速探索性分析的 Anthropic Auto-EDA 引擎以及用于高级脚本编写的 Claude Python Co-Pilot。其他重要工具包括用于优化数据库查询的 Anthropic SQL Whisperer、用于算法治理的 Claude ML Model Validator 以及用于执行报告的 Narrative Data Storyteller。这些人工智能工具可实现工作流程自动化并加速预测建模。 Neon AI Analytics Workspace2026

当塑料公司写教案时

When plastic companies write the lesson plans

这个故事最初由 Grist 发表,经许可转载。今年秋天,5400 万 K-12 学生将重返课堂,继续学习所有经典科目的一年课程:数学、英语、历史、生物。但还有另一个科目已经渗透到学校课程中:塑料。来自非营利组织的一份新报告[…]《当塑料公司编写课程计划时》一文首先出现在《赫钦格报告》上。

将教育科技指导融入课堂

Putting Edtech Guidance to Work in the Classroom

看看当远离教室编写的规则落在老师的桌子上时会发生什么。

公开之旅:一个博客、一个类别、一本书及其对小型企业 AI 的意义

Taking the Journey Public: A Blog, a Category, a Book, and What It Means for Small Business AI

在构建了一个可用的人工智能操作系统后,Rob 做了一件可怕的事情:他公开发布了它。在 Hermes Journey 系列的最后一篇文章中,他谈到了推出 AI 革命博客、Hermes Journey 类别、编写设置手册,以及为淹没在 AI 炒作中的小型企业提供的教训。

将 AgentCore Runtime 托管的 MCP 服务器连接到 Amazon Quick

Connect an AgentCore Runtime hosted MCP server to Amazon Quick

在本文中,您将了解如何在 AgentCore Runtime 中部署和托管 MCP 服务器并将其与 Amazon Quick 集成以及先决条件。通过这种模式,您可以提高 AI 工具的可重用性并避免重复,因此客户端可以重用通过 MCP 服务器公开的常用工具和代理,而不是再次从头开始编写它们。您的客户可以在 Amazon Quick(聊天代理和工作流程)中使用您的产品,而无需为每个用例构建自定义连接器。

气候变化周刊# 589——国家科学院取消气候章节——至少现在是这样

Climate Change Weekly # 589—National Academy Pulls Climate Chapter—for Now, at Least

也就是说,8 月初,NAS 宣布将从其网站上撤下气候章节,并开始对其编写过程进行正式调查。 NAS 宣布此举的新闻稿称,《气候变化周刊》#589——国家科学院取消气候章节——至少现在首先出现在 Watts Up With That? 上。

无人计划的身份危机:治理企业规模的非人类代理

The Identity Crisis No One Planned For: Governing Nonhuman Agents at Enterprise Scale

十年来,身份和访问管理意味着一件事:管理登录人员。员工加入、获得配置、获得经理、获得离职日期、离职。这个循环很好理解。发生的变化是,企业环境中增长最快的人口不再是人类,而为人编写的治理手册 [...]

大语言模型能否正确遗忘?

Can an LLM Forget the Right Things?

大多数 LLM 推理运行时不知道存在物理截止日期。这个拒绝入场而不是错过 33 毫秒的机器人控制周期,通过意义而不是年龄驱逐 KV 缓存,并且完全用手写 CUDA 编写 - 没有 cuBLAS,没有 libtorch。 帖子 Can an LLM Forget the Right Things? 帖子 Can an LLM Forget the Right Things?首先出现在《走向数据科学》上。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 1 部分:设置 Snowflake 环境

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment

医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据,但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中,您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程,为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。

使用 Snowflake、Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Quick 构建无代码 ML 工作流程 – 第 2 部分:使用 Amazon SageMaker Canvas 进行数据准备和模型构建

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas

在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中,您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake,准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来,并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码,为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。