AI won’t replace radiologists, but will dramatically change their jobs
十年前，一位人工智能先驱科学家预测计算机将取代人类专家成为医学图像的阅读者。但事实并非如此。
US and Iran negotiators head to Doha, but meeting uncertain
多哈本周将主办伊朗和美国之间的重要会谈，不过德黑兰否认与美国官员有任何预定的会晤。周末的导弹交锋测试了脆弱的停火，扰乱了全球石油流动。由贾里德·库什纳率领的美国代表团旨在解决冲突，而伊朗则坚持管理霍尔木兹海峡并缓和紧张局势。在相互指责违规的情况下，进展仍不确定。
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
Section 338 and Policy Uncertainty
唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 迫使我学习另一种晦涩难懂的贸易救济措施（来自 1930 年代）。我非常确定这不会实现任何经济目标，但会维持经济和贸易政策的不确定性。图 1：EPU（蓝色，左坐标），EPU 贸易（绿色，右坐标）。资料来源：policyuncertainty.com。
Why L&D Teams Are Sitting On A Gold Mine Of Data They Never Use
大多数学习与发展团队都会收集大量学习者数据，但会根据完成率和调查分数做出决策。本文详细介绍了这些数据未被使用的原因、对话式 AI 分析如何改变访问模型，以及它对于如何设计、衡量和改进培训意味着什么。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
6 cheap kitchen gadgets that will make your life easier for under $20 (I promise)
这些厨房小工具不会让你倾家荡产，但会大大提升你的烹饪水平。
