Book Series on "Statistical Reasoning in Science & Society"
早在 2016 年初，美国统计协会 (ASA) 就在其通讯 Amstat News 中宣布推出一系列重要的新书。该公告部分内容如下：“美国统计协会最近与 Chapman & Hall/CRC Press 合作推出了一系列名为 ASA-CRC 科学与社会统计推理系列的书籍。‘ASA 对这个新系列非常热衷，’2015 年 ASA 主席 David Morganstein 表示，该安排就是在他的领导下制定的。‘我们的战略计划包括提高我们行业的知名度。实现这一目标的方法之一是推出可读性强、引人入胜且适合具有最低数学或统计学背景的广大读者的书籍。’ Chapman & Hall/CRC 新闻稿指出，这套
Making causal inferences in economics: Do better grades lead to higher salaries?
在上一篇文章中，我讨论了经济学专业的变化性质以及在社会科学研究中实现实验理想的重要性。我简要讨论了实现随机化或至少是假想随机化的逻辑，甚至一些方法论方法，以便使我们的治疗组和对照组尽可能相似，以便进行比较。在这篇文章中，我将使用一个我喜欢教给学生的例子来说明如何使用自然实验研究设计进行因果推断。快速提醒：自然实验本身并不是实验。它们只是为我们提供了一种利用观察数据来模拟实验环境的好方法。让我们使用最基本的例子，看看学生成绩和收入之间的关系——这是一个通常在学生中热烈讨论的话题——成绩越好，薪水越高吗？考虑下图中显示的成绩和收入之间的相关性。它使用美国数据，按高中平均绩点 (GPA) 计算男女工
This One Twist Was Enough to Fool ChatGPT – And It Could Cost Lives
AI像Chatgpt这样的AI系统可能看起来令人印象深刻，但是一项新的以西奈山为生的研究表明，它们可能会以人为令人惊讶的方式失败，尤其是当道德推理出现时。通过巧妙的调整经典的医疗困境，研究人员透露，即使在事实矛盾的情况下，大型语言模型也经常默认为熟悉或直观的答案。这些[...]
What is Agentic AI? How is it Reshaping Enterprise Operations?
代理AI可以跨越企业工作流程的自主计划，推理和执行，远远超出了传统AI的反应性限制。该博客探讨了使代理AI与众不同的是什么，它如何重塑企业操作，在何处提供最大的价值以及企业在扩展这些自主系统
What is Agentic AI: How is it Reshaping Enterprise Operations?
代理AI可以跨越企业工作流程的自主计划，推理和执行，远远超出了传统AI的反应性限制。该博客探讨了使代理AI与众不同的是什么，它如何重塑企业操作，在何处提供最大的价值以及企业在扩展这些自主系统
How logic can help AI models tell more truth, according to AWS
将AI模型与形式验证方法联系起来可以纠正LLM缺点，例如虚假断言。亚马逊的拜伦·库克（Byron Cook）解释了自动推理的希望。
Boost cold-start recommendations with vLLM on AWS Trainium
在这篇文章中，我们演示了如何使用VLLM进行可扩展推理，并使用AWS深度学习容器（DLC）来简化模型包装和部署。我们将通过结构化的提示来产生兴趣扩展，将其编码为嵌入，用Faiss检索候选者，应用验证以保持结果的扎根，并以科学实验的形式构成寒冷的挑战 - 对LLM和编码器配对进行基础，并在建议级别上快速迭代，并显示出清晰的ROI
FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
视觉语言模型（VLMS）可与文本输入一起视觉理解。它们通常是通过将视觉令牌从验证的视觉编码传递到预处理的大型语言模型（LLM）通过投影层来构建的。通过利用视觉编码器的丰富视觉表示以及LLM的世界知识和推理能力，VLM可用于广泛的应用程序，包括可访问性助手，UI导航，机器人技术和GAMING.VLM精度通常可以通过更高的输入图像解决，可以在精确的情况下提高精确折磨，> vlm的精度可以提高。
OpenAI wins gold at prestigious math competition - why that matters more than you think
公司的实验推理模型并未经过微调来解决数学问题，而是接受了一般问题解决方案的培训。
Mistral AI stärker Le Chat med nya funktioner
Mistral为其AI平台LE聊天推出了新功能，包括深入研究模式，语音模式和多语言推理。这些创新旨在通过更快的信息检索，语音互动和更细微的答案来改善用户体验，这将Mistral定位为AI开发中的竞争参与者，尤其是在欧洲技术领域。深入研究 - 当AI成为您的个人研究助理时[…] Mistral AI帖子加强了LE聊天，首先出现在AI新闻中。
Understanding the different types of dementia
痴呆症是一个一般术语，描述了记忆，思维和推理技能的下降，足以干扰日常生活。尽管它在老年人中更常见，但这不是正常的衰老部分。有几种不同类型的痴呆症，每种痴呆症都有其自身的原因，症状，并且[…]理解不同类型的痴呆症的帖子首先出现在Knowridge Science报告中。
Is AI Weakening Your Critical Thinking?
为什么重要：AI是否削弱了您的批判性思维？发现AI的使用如何影响您的推理以及如何保持敏锐。
CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression
大语言模型（LLMS）越来越多地用于需要长上下文长度的应用中，但是随着连接长度的增长，键值（KV）缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了交换矢量量化（COMMVQ），以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先，我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化，然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次，要解决解码过程中的高计算成本，我们设计了…
Chasing Shadows: Elon Musk’s Quest for Truth and the Limits of Large Language Models
埃隆·马斯克（Elon Musk）雄心勃勃，Xai的大型语言模式，一个无所不能的真理的灯塔是西西弗（Sisyphean）的任务，是贵族（是吗？），但最终是徒劳的。通过AI追求绝对真理就像在柏拉图的洞穴中追逐阴影：这是一个诱人的目标，但是它们所反映的工具和人类状况固有地不适合它。像Grok这样的大型语言模型（LLMS）并非构成辨别真相。它们的建造是为了反映他们经过训练的庞大而杂乱无章的人物。作为人类，我们并不是特别擅长的真理，因此，我们也没有培训过LLM的许多材料。我们不应该为无法实现的理想而努力，而是应该接受LLM的含义：研究，创造力和结构化知识策划的强大工具，能够指导我们朝着更清晰的理解框架
Expanding automated track inspection can improve rail safety
扩大自动化在轨道检查中的使用将增加早期缺陷检测并随着时间的推移而减少缺陷。扩大自动轨道检查可以提高铁路安全性，这首先是推理基础。
Addressing Misspecification in Simulation-based Inference through Data-driven Calibration
是由深层生成建模的稳定进步驱动的，基于模拟的推理（SBI）已成为推断随机模拟器参数的主力。但是，最近的工作表明，模型错误指定会损害SBI的可靠性，从而阻止其在仅可用的拼写模拟器可用的重要应用中采用。这项工作引入了强大的后估计〜（绳索），该框架通过较小的现实世界校准集的基础真实参数测量值克服了模型错误指定。我们正式规定了错误的标准……
How to Fine-Tune Small Language Models to Think with Reinforcement Learning
pytorch the Post中的训练GRPO推理模型的视觉游览和从抓斗指南如何微调小语言模型，以增强学习的方式首先出现在数据科学上。
50 Hot Cake Riddles And Answers
谜语是提出难题的问题或陈述。谜语是针对关键的推理，娱乐和教育目的。您如何想知道如何获得正确答案的经常询问的谜语的答案？不再担心，因为我将分享50个热蛋糕的谜语和答案。 1.什么比上帝更大，更多[…] 50个热蛋糕谜语和答案首先出现在闪光灯上。
