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。
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。
Training LLMs to self-detoxify their language
MIT-IBM WATSON AI实验室的一种新方法可帮助大型语言模型转向他们对更安全，更符合价值的输出的反应。
Controlling Language and Diffusion Models by Transporting Activations
大型生成模型变得越来越有能力，并且更广泛地部署到电力生产应用程序中，但是让这些模型确切地产生所需的东西仍然具有挑战性。对这些模型的输出的细粒度控制对于满足用户的期望和减轻潜在的滥用非常重要，从而确保了模型的可靠性和安全性。为了解决这些问题，Apple Machine Learning研究人员开发了一种新技术，该技术具有模态性敏捷性，并通过可忽略的计算开销对模型的行为进行了精细的控制，而…
UK services and composite PMIs underwhelm economists
英国服务部门在3月看到了“适度的扩张”，但经济学家高估了S＆P Global的采购经理指数（PMI）本月的读数。标准普尔全球最新的综合PMI阅读，该月份的平均生产和服务输出为51.5。该图指出英国输出的略有扩展[...]
Is AI the answer to predicting how future diseases will spread?
国际科学家，包括澳大利亚人，称人工智能（AI）有可能改变传染病流行病学，这是对疾病如何传播的研究。专家概述了AI的最新进展如何帮助回答关键问题，并讨论可用于常规收集的传染病监测数据的现有AI方法。他们还考虑使用AI进行流行病学的社会背景，包括解释性，安全性，问责制和道德等问题。最后，他们确定了当前AI的一些解决流行病学的局限性，包括无法解释推理，大多数现有模型仅限于文本或语音输出的事实，以及大型科技公司的所有权，这些公司花费了巨额资金来培训AIS。并选择何时以及如何发布新的迭代。作者总结说，等待新的AI部署来微调它们以回答流行病学问题可能不是可持续或公平的。
DialogGPT Is Forging A New Path In AI Understanding
传统的聊天机器人建立在僵化的决策树和基本的自然语言处理 (NLP) 之上，通常难以应对现实世界中复杂的对话，例如多部分查询、突然的话题转换或客户的不同措辞。这些限制浪费了宝贵的时间、资源和收入。Dialog GPT 是一种生成式 AI 解决方案，它改变了 AI 代理与客户互动的方式。借助此功能，您的代理将变得适应性强、对上下文敏感且具有意识，从而提高客户满意度、简化运营并推动业务增长。AI 代理通过自动执行具有可变输入和输出的复杂任务而脱颖而出，而这些挑战在历史上一直难以有效解决。在本文中，我们将探讨 Dialog GPT 如何解决传统系统的局限性。我们还将探讨它为何能够改变客户服务、运营效率
The Human Brain Operates at a Stunningly Slow Pace
大脑有时被称为已知宇宙中最复杂的机器。但它输出的思维速度只有每秒 10 比特，与对话速度一样慢
