Inheritance tax enquiries surge to six-year high after HMRC clampdown
在政府主导打击避税和违规行为之后，税务机关对家庭遗产税申报表的调查已飙升至六年来的最高水平。根据特许会计师 Price Bailey 获得的新数据，英国税务海关总署在上一财年共开展了 4,940 项正式遗产税调查，比上一财年增加了 18%。
Multilingual Semantic Retrieval for Apple Music Search
Apple Music 以数十种语言为 150 多个店面的听众提供服务，其目录每天都会增加数十万首新曲目。在这种规模下，拼写错误、音译和跨语言查询的搜索召回成为会话质量的主要驱动因素，特别是对于占唯一查询大部分的尾部查询。我们提出了一个基于 305M 参数暹罗双编码器的多语言语义检索系统，该编码器根据 GTE 多语言基础进行了微调，并具有课程安排的多目标训练。该模型通过...集成到搜索堆栈中
Annapurna Bhandar 电话号码 西孟加拉邦：西孟加拉邦的 Annapurna Bhandar Yojana 现在为符合条件的女性提供每月 3,000 卢比的固定付款。该计划以统一的支付结构取代了之前的 Lakshmir Bhandar。受益人可以通过专门的政府门户网站检查申请和付款状态。官方热线电话号码和政府办公室可提供帮助和查询。申请人应避免使用非官方网站，并且切勿透露个人财务详细信息。
长上下文处理仍然是语言模型的核心挑战：即使具有扩展的上下文窗口，模型通常也无法跨长上下文可靠地提取、推理和使用信息。最近的工作，如递归语言模型（RLM），通过推理时的编程交互将长上下文分解为递归子查询的代理方式来应对这一挑战。尽管前景广阔，但 RLM 的成功关键取决于如何选择这些情境交互程序的轨迹，而这一点尚未得到探索。在本文中，我们研究这个问题......
Data modeling best practices for Amazon Quick Sight multi-dataset relationships
今天，我们很高兴地宣布 Amazon Quick Sight 中的多数据集关系。这项新功能允许您定义 Quick Sight 数据集之间的逻辑关系并在查询时执行运行时联接。您无需提前展平表，而是将每个表保留为其自己的 Quick Sight 数据集，并在 Quick Sight 主题内声明这些数据集如何相互关联。
Data modeling patterns for Amazon Quick Sight multi-dataset relationships
在这篇文章中，我们从概念转向模式。对于每个模式，您将找到表结构、用例、实施步骤和示例 SQL 查询。我们还介绍了需要额外建模步骤的高级场景的解决方法，并总结了当前的限制。
Doug Daniels and Matthew Vest named UCLA's 2026 Librarians of the Year
新兴技术图书馆员 Doug Daniels 和音乐查询与研究图书馆员 Matthew Vest 荣获加州大学洛杉矶分校 2026 年年度图书馆员奖。
Amortizing Maximum Inner Product Search with Learned Support Functions
最大内积搜索 (MIPS) 是机器学习中的一个重要子例程，需要识别数据库中获取的与给定查询最匹配的向量（键）。我们提出摊销 MIPS：一种基于回归的方法，训练神经网络直接预测 MIPS 解决方案，摊销重复解决来自固定密钥数据库上已知分布的查询的 MIPS 的成本。我们的主要见解是，MIPS 值函数是密钥集的支持函数，这是一个经过充分研究的凸函数，其梯度产生最佳密钥。这……
GAOverview: FraudNet Activity Report for Fiscal Year 2025
GAO 发现的内容 在 2025 财年，FraudNet 处理了超过 9,350 项指控，并将其中约 3,100 项指控转交给各个组织进行进一步调查。 FraudNet 还对商业和执法数据库进行了 900 多次查询，以协助 GAO 的审计和调查。FraudNet 处理了超过 9,350 项指控 在 2025 财年，FraudNet 处理了来自公众以及政府雇员和承包商的超过 9,350 项指控。其中，FraudNet 将约 3,100 件转交给其他实体以采取可能的行动，包括调查。 FraudNet 将指控提交给 60 多个实体，包括农业部、国防部、卫生与公共服务部、司法部和退伍军人事务部的监察长
AI-powered BI with Snowflake and Amazon Quick
在本文中，您将了解如何在 Snowflake 语义视图和 Amazon Quick 之间构建端到端集成。样本数据是媒体公司的用户评论数据。首先，您将电影评论数据从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 加载到 Snowflake 中，在 SQL 中定义语义视图以添加业务含义，通过 Cortex Analyst 使用自然语言查询进行探索，然后生成 Amazon Quick 数据集和仪表板。可以手动或使用提供的自动化脚本创建数据集。最后，您的 BI 团队或 AI 团队可以针对受管数据层提出自然语言问题，并相信每个响应都反映相同的业务逻辑。
Your LMS Has All The Data. Your CLO Has None Of The Answers. Here's The Gap.
LMS 平台跟踪学习活动，但难以提供业务见解。了解 AI 支持的分析、自然语言查询和跨系统数据访问如何帮助 CLO 衡量学习影响、证明投资回报率并增强战略可信度。本文首次发表在 eLearning Industry 上。
Embed the world: Multimodal AI for searchable aerial imagery at scale
在这篇文章中，我们将介绍问题空间、我们在 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Serverless 上的架构、我们在 OpenStreetMap 基础事实上构建的评估方法、比较嵌入模型、融合策略、字幕和搜索方法的四个实验，以及构建类似系统时可以应用的实用指南。您将了解哪些设计选择推动了地理空间语义搜索，包括为什么 Amazon Nova Multimodal Embeddings 在我们的评估中的两个基准查询中提供了最高的 F1 分数。这里描述的工作演变成 Vexcel Intelligence，一种可搜索的图像产品。
Larger Context Windows Don’t Fix RAG — So I Built a System That Does
增加 RAG 系统中的上下文大小并不会提高聚合任务的准确性 - 它会使错误更难以检测。在本文中，我针对跨 100,000 行的确定性全扫描引擎对基于检索的管道进行了基准测试，并展示了为什么计算查询必须完全路由远离 RAG。更大的上下文窗口不修复 RAG — 所以我构建了一个可以修复 RAG 的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
