Probabilistic Multi-Variant Reasoning: Turning Fluent LLM Answers Into Weighted Options
人类引导的 AI 协作概率多变量推理：将流畅的 LLM 答案转化为加权选项一文首先出现在《走向数据科学》上。
Pharma industry seeks R&D sops, simplification of regulatory framework in Budget
“政策制定者应在即将发布的 2026-27 财年联邦预算中考虑商品及服务税结构合理化、恢复加权研发扣除以及简化合规和监管框架”
- 作者：新政民主党正如我昨天和今天早些时候指出的那样，今天早上我们得到了一些工厂订单的陈旧数据，以及 11 月份的 JOLTS 报告。我明天会看看这些。 与此同时，早上的重大新闻必须是 12 月份非常好的 ISM 服务业报告，该报告显示上个月占经济 75% 左右的服务业远未接近衰退。 *所有*所有成分都朝着正确的方向发展。也就是说，整体数据增长 1.8 至 54.4，这是自 2024 年 10 月以来的最佳数字（回想一下，任何高于 50 的数字都意味着扩张）：https://tradingeconomics.com/united-states/non-manufacturing-pmi 新订
Exploring Genetic Diversity in Gnaphosidae Spiders: First Application of iPBS Markers in Araneae
作者：Benedikt - 最初以 Callilepis nocturna 的身份发布到 Flickr，CC BY-SA 2.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10205912探索 Gnaphosidae 蜘蛛的遗传多样性：iPBS 标记在 Araneae 中的首次应用抽象Araneae 是蛛形纲中最常见的群体之一（门：节肢动物门）表现出极大的形态多样性，约有 51 000 种。蜘蛛科（Araneae）是一个分布广泛的科，是蜘蛛科中物种数量最多、多样性最丰富的科之一。 DNA 指纹分析尽管数据含量很高，但很少用于蜘蛛的遗传多样性
Stop Blaming the Data: A Better Way to Handle Covariance Shift
不要使用偏移作为性能不佳的借口，而是使用逆概率加权来估计模型在新环境中的表现。停止指责数据：处理协方差偏移的更好方法首先出现在走向数据科学上。
Total Return Forecasts: Major Asset Classes | 5 January 2026
根据截至 12 月份的数据分析，全球市场指数 (GMI) 的长期预期年化总回报率前景保持稳定在 7% 以上。最近的预测相对稳定在这一水平，比上个月的预测小幅上升。 GMI 是主要资产类别（不包括现金）的市值加权组合，通过 [...]
When 1 + 1 ≠ 2: How mixed water contaminants rewrite toxicity rules
全球范围内处理过的饮用水中广泛检测到痕量农药和消毒副产物。这两类物质都与长期健康风险有关，包括细胞毒性和遗传毒性，引起了人们对长期接触的担忧。目前的监管优先顺序很大程度上依赖于附加毒性假设，根据化学品的单独毒性加权浓度对化学品进行排名。
■摘要 尽管人们担心特朗普的关税会导致全球经济放缓，但全球经济直到最近仍保持稳健。为应对特朗普关税，国际货币基金组织将2025年全球经济增长预期从3.3%下调至2.8%，但10月份再次上调至3.2%。全球经济平稳的可能原因是关税税率的上升幅度没有达到预期，而美国经济已经能够消化关税冲击的影响，因此短期负面影响尚未显现。关税税率上升幅度没有达到预期的可能原因包括（1）关税开征与征收之间的时间滞后；（2）假设关税税率高估（本文采用世贸组织编制的加权平均关税税率）；（3）为规避关税而改变进口结构（高关税地区和品目比重下降）。另外，(2)和(3)的效果可以在实际数据中得到证实((3)见图1)。关税冲击
DHS final rule to overhaul H-1B visa in favour of higher earners
批评者表示，用加权筛选程序取代 H-1B 抽签将损害美国科技产业，并削弱美国对国际学生的吸引力。国土安全部之后改革 H-1B 签证以支持高收入者的最终规则首先出现在《PIE 新闻》上。
The Machine Learning “Advent Calendar” Day 16: Kernel Trick in Excel
核 SVM 通常感觉很抽象，包含核、对偶公式和支持向量。在这篇文章中，我们走了一条不同的路。从核密度估计开始，我们逐步将核 SVM 构建为局部钟声的总和，通过铰链损失进行加权和选择，直到仅保留基本数据点。机器学习“降临日历”第 16 天：Excel 中的核技巧首先出现在《走向数据科学》上。
