Alternative Estimates of Output
gdpnow at -1.5％Q/Q ar。但是对国内购买者的最终销售情况并没有改变。图1：4/29的GDPNOW（蓝色广场），高盛（Goldman Sachs）的4/29（红色三角形）跟踪，《华尔街日报》均值调查（棕褐色线）。资料来源：BEA，亚特兰大美联储，高盛和作者的计算。剩下一天的Q1发布，GDPnow应该非常接近[…]
Mastering Prompt Engineering with Functional Testing: A Systematic Guide to Reliable LLM Outputs
如何使用由输入/输出数据固定装置组成的算法测试的系统方法进行及时评估，可以使复杂AI任务的及时工程更加可靠。邮政及时及时使用功能测试的帖子促进工程：可靠的LLM输出的系统指南首先出现在数据科学方面。
Назад в прошлое: неопределенность входа-выхода поворачивает время вспять
一组科学家已成功在量子系统中实现了时间反转。
Hands-On with Agents SDK: Safeguarding Input and Output with Guardrails
对Python的护栏如何使用OpenAI代理SDK，Sherllit和Pydantic The Post The Post与Adents SDK进行操作：保护和输出的pydantic The Post The Post The Post The Condegeguard Adive 对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。对护栏的多代理系统的实用探索：首先出现在数据科学方面。
Variation Of Cost-Minimizing Technique With Increased Net Output And Extensive And Intensive Rent
图1：成本最小化技术1.0简介这篇文章是我的一个示例之一，其中包括广泛而密集的租金。除非您阅读该帖子，否则我不希望这会有意义。我很难看出该示例的细节。DavidRicardo区分了广泛的租金和密集租金。他似乎似乎更着重于广泛的租金。即使如此，他也考虑了广泛而密集的租金的结合：“通常，通常会发生在第2、3、3、4或5号或5号土地之前，或劣质土地被培养，资本可以在耕种的土地上更加有效地使用，这可能是在培养中的生产。威尔不会增加100个季度，它可以增加85个季度，并且该数量超过了在第3号土地上使用相同资本所能获得的。” - 戴维·里卡多（David Ricardo），《原则》，不认识到效率的顺序，也
From Magic Spells to Fading Tricks: Why “Super Prompts” Are Losing Their Shine in AI Writing
“超级提示”的时代 - 那些曾经感觉到的漫长而详细的说明，就像是在AI模型中挤出更好结果的作弊代码，可能会悄悄地结束。最近的一份报告表明，尽管他们曾经为用户提供了塑造输出的重要优势，但现代的AI系统越来越多地使其多余。如果您曾经花了半个小时的时间来制作一个荒谬的特定提示，例如召唤精灵，那么您并不孤单。超级提示成为一种趋势，因为早期的AI模型在细微差别上挣扎。通过填写角色分配，规则和风格说明，用户可以改变通用模型[…]
How to Correctly Apply Limits on the Result in DAX (and SQL)
如果一项措施的输出不得超过特定的限制，该怎么办？我们如何确保正确计算总数？这篇文章是关于正确计算和汇总此类输出的。帖子如何正确应用DAX（和SQL）的结果限制，首先是在数据科学上出现的。
生成AIを金融リスク分析の視点から読み解いてみる－なぜ人間によるファクトチェックが必要なのか
近年来，生成的AI的使用在研究和研究领域也很快扩散在研究和研究领域。它不仅是加深自己的思想并将关键点作为墙壁击打工具的工具，而且它也越来越有可能注意到以前已经超出其视野之外的问题和观点。另一方面，需要合理的时间来检查生成的AI并验证事实的真相和错误信息输出，并且在许多情况下，是否可以真正称为“效率”。 在这一经验中，我想到了“通用AI是信息的衍生物”的隐喻。对于金融领域的人们来说，如果将生成的AI与金融产品进行比较，则在许多情况下，理解变得更深。这种结构与金融界的“衍生品”非常相似。金融中的“衍生品”是指旨在与“地下资产”（例如股票，债券，利率，外汇和原油）的价格和波动有关的金融产品。期货交
Context Engineering: Bringing Engineering Discipline to Prompts—Part 1
以下是Addy Osmani的原始帖子“上下文工程：将工程学科带到零件”中的第3部分。上下文工程提示：要从AI中获得最佳结果，您需要提供清晰而特定的上下文。 AI输出的质量直接取决于您输入的质量。如何改善[…]
Still More On Recurrence Of Truncation Without Reswitching
图1：结构性经济动力学的一个示例，该帖子列出了一个图表，说明了具有固定资本的特定技术进度的影响。该示例是一个具有两个行业。机器在机器行业生产，并在机械玉米行业中使用。所有生产过程都需要一年才能完成。机器有两年的物理学。公司经理在每个行业都有选择。机械师在任何一个行业中都是一两年的经济生活。此前的帖子在时间零上的特定技术。在该帖子的表1和表2中显示了投入和输出的生产效果。表3定义了四种技术，即Alpha，Beta，Beta，Gamma和Delta。表1重复以某种不同格式的规范。表1：机器机器行业行业界的技术经济寿命的规格，年yone Yearnone YearnOne YearnOone Yea
New Workshop - "RESEARCH AND AI 2025: Principles and Practices for Using AI Tools"
研究和AI 2025：使用AI工具A库2.0“ AI Deep Dive”研讨会的原理和实践与Reed Hepleroverview：这个90分钟的研讨会探讨了AI在学术研究和数字信息素养中的变革潜力。它解决了AI工具的优势和局限性，重点关注信息收集，批判分析和负责任的方面。参与者将检查诸如CHATGPT，语义学者和困惑之类的工具，以简化研究过程，包括进行文学评论，炼油查询和组织信息源。该会议还解决了AI已知的陷阱，例如“幻觉”，“偏见”和编程的融洽关系，这可能会无意中影响对AI能力的看法。通过了解AI的内部运作，与会者将更好地准备好使用这些工具，同时保持批判性的观点。参与者将进一步参与制定适
EXCLUSIVE: HII, C3 AI ink agreement to boost shipyard production using artificial intelligence
“ AI允许您做的事情是根据输出的优先级以及不同输入的调整方式来优化工作如何流入机械车间。” HII高管Eric Chewning说。
SciSummary Review: I Summarized a Study in Seconds
如果您曾经盯着一篇长长的科学论文，然后想：“我今天没有办法经历这个，”您并不孤单。学术界通常很难跟上他们领域的越来越多的研究。 Scisummary不仅是具有通用输出的另一个AI工具。它专门为帮助更高的人[…] Scisummary评论：我总结了几秒钟的研究，首先是在Unite.ai上出现的。
SPD: Sync-Point Drop for Efficient Tensor Parallelism of Large Language Models
随着Largelanguage模型（LLM）规模的快速扩展，使跨多个计算单元的有效分布推理变得越来越重要。但是，来自流行的分布式促进技术（例如张量并行主义）的沟通开销构成了实现可伸缩性和低潜伏期的重大挑战。因此，我们引入了一种新颖的技术，同步点降（SPD），以通过选择性地降低注意力输出的同步性来减少张量并行性中的通信开销。详细说明，我们首先提出了一个……
当前的大型语言模型（LLMS）主要是用英语设计为主要语言的，即使是多语言的少数语言也倾向于表现出强烈的以英语为中心的偏见。就像在学习第二语言时可能会产生尴尬表情的演讲者一样，LLM通常会以非英语语言产生不自然的输出，反映了词汇和语法中以英语为中心的模式。尽管这个问题很重要，但多语言LLM输出的自然性受到了有限的关注。在本文中，我们通过引入新颖的自动……
The AI Feedback Loop: When Machines Amplify Their Own Mistakes by Trusting Each Other’s Lies
随着企业越来越依赖人工智能（AI）来改善运营和客户体验，因此人们越来越关注。尽管AI已被证明是一种强大的工具，但它也带来了隐藏的风险：AI反馈循环。当对包括其他AI的输出的数据培训AI系统时，就会发生这种情况：AI反馈循环：当机器通过信任彼此的谎言来放大自己的错误时，首先出现在Unite.ai上。
Alien megastructures would likely self-destruct before we spot them
dyson Spheres是一种旨在捕获恒星能量输出的巨大巨型结构，将是外星文明的标志 - 如果我们能在消失之前找到它们
Two new miniature absolute encoders join US Digital’s lineup
MAE4是一种套件式编码器，旨在直接安装在现有轴上，而MA4是轴版。两种模型都提供12位分辨率，并提供模拟或PWM输出的选择。
