Claude 3.7 Sonnet is Anthropic’s AI Resurgence
Anthropic发布了Claude 3.7十四行诗，这是对其大型语言模型（LLM）家庭的高度期待的升级。 Claude 3.7十四行诗被称为该公司的“迄今为止最聪明的模式”，也是市场上首次混合推理AI，在其前身（Claude 3.5 SONNET）上引入了一些重大的增强，其速度，推理和现实世界中的任务绩效。 […] Claude 3.7十四行诗是人类的AI复苏，首先出现在Unite.ai上。
Coast Guard: Arctic Risks Assessed, but Information Gaps and Numerous Challenges Threaten Operations
美国政府问责署发现海岸警卫队已评估影响其在美国北极地区执行任务能力的风险，例如海上活动增加以及俄罗斯和中国等潜在对手带来的风险。海岸警卫队已与国防部等机构合作，以减轻这些风险，并将这些信息纳入规划文件中。这些计划包括海岸警卫队的北极战略及其实施计划。但是，实施计划不包括绩效衡量标准、目标或行动项目时间表等关键指标。这可能会使海岸警卫队难以确定资源需求、评估战略目标的进展情况，并确保其努力与国家北极努力保持一致。美国政府问责署还发现，关键任务绩效信息不完整或缺失，例如船只在北极地区部署的天数以及它们在那里执行各种任务的时间。海岸警卫队对其北极行动有多项战略承诺，但近年来无法满足所有承诺，部分原因
Incentivizing Data Analytic Teams
人们经常研究激励常规或手动任务的有效性。激励措施对非常规分析任务（如数据分析）的有效性则更难确定。除了团队中常见的搭便车行为外，绩效指标也更加嘈杂，这些任务往往具有更高水平的内在动机。Englmaier 等人 (2024) 找到了一个巧妙的场景来测试外部激励的有效性——密室逃脱。10 欧元的奖励是 45 分钟内逃脱，使实现目标的可能性翻倍。通常分配的时间为 60 分钟。这提供了一些证据表明，奖金激励可以成为提高这些任务绩效的可行工具。
Coast Guard: Complete Performance and Operational Data Would Better Clarify Arctic Resource Needs
美国政府问责署的发现海岸警卫队已评估了影响其在美国北极地区执行任务能力的风险，例如气候变化和海上活动增加。海岸警卫队还在各种规划文件中确定了这些风险，包括海岸警卫队北极战略。海岸警卫队通过将巡逻艇和航空资产前沿部署到美国北极地区来减少其过境和响应时间，以管理北极风险，例如应对海上事故。海岸警卫队还部署了资产以在那里提供存在，但最近并不总是能够履行其计划的部署承诺。海岸警卫队为该地区记录资产资源使用情况和作战规划任务绩效的报告没有提供从 2016 财年到 2021 财年的完整信息。例如，有些年份没有包括关键任务（例如海上执法）的目标。 2022 和 2023 财年的报告也不可用。收集和报告完整的
