How To Imagine a Trillion the Right Way
想象一万亿，我们需要知道它与十亿的距离，然后才能感知它的巨大规模。 《如何以正确的方式想象一万亿美元》一文首先出现在 Econlife 上。
我的周末早班火车 WFH 上写道： • 你不知道一万亿美元是什么——我们有证据：随着马斯克的临近，《华尔街日报》就一万亿美元的实际含义进行了互动。对标题麻木的有用纠正。 （华尔街日报） • 人们喜欢在家工作。但它喜欢吗……阅读更多 周五上午 10 点阅读的帖子首先出现在 The Big Picture 上。
Introducing ARFBench: A time series question-answering benchmark based on real incidents
每年由于系统故障造成的损失超过一万亿美元。为了解决这些问题，工程师必须快速排除故障。事件响应中的一项重要任务涉及分析可观测性指标或反映软件系统运行状况的时间序列数据。例如，服务工程师可能会使用 Datadog 来回答诸如“延迟何时开始增加？”之类的问题。以及“延迟之外的哪些指标也表现异常？”定位异常行为的根本原因。这些时间序列问答 (TSQA) 任务对于工程师来说至关重要，并且为 SRE 模型和代理提供了具有挑战性且必要的任务。在这项工作中，我们探讨了 AI 模型执行 TSQA 任务的程度。为此，我们很高兴推出异常推理框架基准 (ARFBench)，这是一个 TSQA 基准，源自 Datado
