Did The Biden Admin Fudge Jobs Numbers Into Election? Labor Dept Report Raises Questions
Biden Admin Fudge的工作数量是否成选举？劳工部报告提出了Questionvia American Greatness，这位前拜登政府声称从2024年7月到9月增加了近40万个工作，在劳动部发布的新数据表明，这些工作都不存在。之后。“ [n] ew数据暗示 *没有 *的工作中没有 *” https://t.co/6lrxo0fj5m- 2025年5月12日，劳动统计局（BLS）5月12日，Mike Lee（@basedmikelee），每月计算了估计的薪资范围，并估算了估计的估算，并估算了估计的估计，并估算了估算的估计。修改通常在大小和方向上异常异常，需要向下进行大量修订。在20
- 作者：新政民主党过去几年，关于就业，我的主题一直是“减速”，即从白热到赤热再到热到暖的逐渐冷却。但是在“暖”的某个时刻，我们会变得不冷不热，然后是凉爽，然后是寒冷。换句话说，如果这种情况持续下去，在某个时刻，“减速”会转变为“恶化”。要实现“软着陆”，就需要结束减速，数字趋于稳定。这就是我去年和这个月所关注的。而这个月，减速趋势仍在继续。本月最大的新闻是意料之中的。根据疲软的 QCEW 结果，基准数字预计将大幅下调，事实也确实如此，因为去年的就业数字中减去了 -610,000 个总就业岗位。十二个月中有八个月的就业数字被下调。如果说有好消息的话，那就是月度就业人数没有一个出现负增长。与此
VQAScore: Evaluating and improving vision-language generative models
简介 文本到图像/视频模型（如 Midjourney、Imagen3、Stable Diffusion 和 Sora）可以根据自然语言提示生成美观、逼真的视觉效果，例如，给定“几只巨大的猛犸象走近，穿过一片雪地草地……”，Sora 会生成：但我们如何知道这些模型是否生成了我们想要的东西？例如，如果提示是“棕色的狗在树周围追逐黑色的狗”，我们如何判断模型显示的是狗“在树周围追逐”而不是“在后院玩耍”？更一般地说，我们应该如何评估这些生成模型？虽然人类可以轻松判断生成的图像是否与提示一致，但大规模的人工评估成本高昂。为了解决这个问题，我们引入了一个新的评估指标 (VQAScore) 和基准数据集
Employment Slowdown in Context
非农就业人数 +142，而共识数据 +166。就业几乎肯定已经放缓（请记住，这是初步数据）。这看起来像什么？图 1：来自 CES 的非农就业数据（蓝色）、假设与前几个月没有修订的彭博共识数据（浅蓝色）、NFP 早期基准数据（棕褐色）、作者使用 […] 进行季节性调整的 QCEW 总覆盖就业数据
Stanford AI Lab Papers and Talks at ICLR 2022
2022 年国际学习表征会议 (ICLR) 将于 4 月 25 日至 4 月 29 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表自主强化学习：形式主义和基准测试作者：Archit Sharma*、Kelvin Xu*、Nikhil Sardana、Abhishek Gupta、Karol Hausman、Sergey Levine、Chelsea Finn联系方式：architsh@stanford.edu链接：论文 |网站关键词：强化学习、持续学习、免重置强化学习MetaS
Stanford AI Lab Papers and Talks at ICLR 2022
2022 年国际学习表征会议 (ICLR) 将于 4 月 25 日至 4 月 29 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表自主强化学习：形式主义和基准测试作者：Archit Sharma*、Kelvin Xu*、Nikhil Sardana、Abhishek Gupta、Karol Hausman、Sergey Levine、Chelsea Finn联系方式：architsh@stanford.edu链接：论文 |网站关键词：强化学习、持续学习、免重置强化学习MetaS
