Death of the Masterpiece | This essay could be gone tomorrow
amjad沉思着数字内容的时间性，最新的“杰作之死”。互联网是永远的，对？杰作的死亡之后|明天可能会消失的这篇文章首先出现在斯坦福日。
This post is featured in an economics textbook
帖子如下。它收录在 Luís Cabral 的《微观经济学导论》中。他是纽约大学经济学系主任。以下是书中的摘录，后面是 2019 年 5 月 27 日的帖子：“一旦您了解了比较静态的机制，就应该自然而然地将现实世界的事件解释为需求和供应曲线的冲击，进而导致价格和交易量的调整。考虑一下蜂蜜行业最近发生的一些事件，如框 7.1 中所述（来源：Cyril Morong）。左栏包括《华尔街日报》关于蜂蜜行业文章的一系列引述。右栏则包括一系列关于如何根据供需模型解释这些事件的评论。” （参见 Cabral 博士的书第 274-75 页）为什么蜂蜜价格自 2013 年以来上涨了约 25% 请参阅《你需要更
我在任何写作中都不使用人工智能（除了学生推荐信，我很快会写一篇文章分享我最近修改的人工智能使用过程）。我确实与我的 IB 知识理论学生分享了使用它的基本指导方针，尽管绝大多数人选择不这样做 [...]
DOGE 今天，明天消失 “距离就职日还有一个多月的时间，新政府最吸引人的部分之一并不是由当选总统唐纳德·特朗普领导。政府效率部（DOGE）可能比特朗普的减税、关税和移民计划更受关注。联席主管埃隆·马斯克 […]这篇文章为什么这篇评论是废话？首先出现在 Angry Bear 上。
A Look Back: This Paper About What Makes Something Interesting Is…Very Interesting!
（我正在重新发布今年上半年我最好的帖子。您可以在此处查看它们的完整列表）今天我看到的这条推文让我非常感兴趣，它关于一篇五十年前的论文，其中列出了使理论变得有趣的想法。而且，正如推文所暗示的那样，它也可能 […]
机器学习取得了重大进展，特别是通过深度学习技术。这些进步在很大程度上依赖于优化算法来训练各种任务的大规模模型，包括语言处理和图像分类。这个过程的核心是最小化复杂、非凸损失函数的挑战。优化算法，如随机梯度下降 (SGD) 及其帖子 Apple 的这篇 AI 论文介绍了 AdEMAMix：一种利用双指数移动平均线来提高梯度效率和提高大规模模型训练性能的新型优化方法首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
在服务于多个领域的大量现有 LLM 海洋中，确保大型语言模型 (LLM) 的安全已成为一个紧迫的问题。尽管实施了诸如从人类反馈中强化学习 (RLHF) 之类的训练方法并开发了推理时间护栏，但许多对抗性攻击已证明能够绕过这些帖子《新加坡国立大学的这篇 AI 论文介绍了一种利用自我评估防御 LLM 对抗性攻击的方法》，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
This post about AHRQ still holds true, if you’re going to consider defunding it
大约一年前，我在JAMA论坛上写了以下帖子（这是开始）：上周，众议院拨款劳动，健康和公共服务小组委员会和教育批准了一项支出法案，该法案将于本周沿着整个委员会进行审议和可能的修正案。然后，如果您考虑首先考虑向偶然的经济学家出现退款，则该帖子对AHRQ的帖子进行投票。
Glenn Kessler Fact-Checks Trump’s Speech at the UN
多年来，格伦·凯斯勒（Glenn Kessler）一直是《华盛顿邮报》的事实检查。他退休了，现在拥有自己的替代博客，在那里他继续做自己最擅长的事情。在这篇文章中，他与联合国交谈时，事实核对特朗普最令人震惊的主张。凯斯勒写道：对我来说，最引人注目的[…]
Coffee Break: Armed Madhouse – Laser Weapons
高能激光武器（HELS）正在从实验室演示转向真正的防御。以色列的铁梁（这是第一个看到战斗的HEL），每次射击量接近无人机和短距离火箭，从而减轻了拦截器库存的压力。但是激光不是奇迹武器。功率和冷却需求，天气，视线范围以及微妙光学的维护限制性能，攻击者可以用晦涩的和饱和来反击。这篇文章解释了技术，权衡方面以及铁束如何与铁穹顶搭配的分层防御，可以重塑中东防空经济学。
Integrate tokenization with Amazon Bedrock Guardrails for secure data handling
在这篇文章中，我们向您展示如何将亚马逊基础护栏与第三方令牌化服务集成在一起，以保护敏感数据，同时维护数据可逆性。通过结合这些技术，组织可以在保留其生成AI应用程序和相关系统的功能的同时实施更强的隐私控制。
Pros and Cons of Living in British Columbia in
您打算搬到新不伦瑞克省吗？在做出最终决定之前，您需要考虑不列颠哥伦比亚省生活的利弊。在这篇博客文章中，我将带您享受不列颠哥伦比亚省生活的利弊。在不列颠哥伦比亚省生活的人是[…]在不列颠哥伦比亚省的邮政利弊，首先出现在Flashlearners上。
Kristi Noem Oversaw as ICE Broke into a Home at 5:30 AM and Arrested 2 U.S. Citizens
这篇文章是关于冰的残酷战术。在描述的情况下，ICE特工于上午5:30闯入了美国公民的家，砸碎了他的门。五人被捕，其中两个是美国公民。房主是一个被冰上戴上手铐并在电视上显示的人，一个[…]
Case Studies: Real-World Success Stories That Prove The Impact Of Virtual Training
虚拟培训对学习者参与和整体业务成功有何影响？阅读本文以探索现实世界中的成功案例，这些成功案例证明了冒险进入虚拟学习的好处，并发现技巧以帮助您复制他们的成功。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
Pros and Cons of Living in New Brunswick in
您打算搬到新不伦瑞克省吗？在做出最终决定之前，您需要考虑在新不伦瑞克省生活的利弊。在这篇博客文章中，我将带您度过新不伦瑞克省的利弊。在新不伦瑞克省生活的人是[…]在新不伦瑞克省的邮政优点和弊端的优点，首先出现在Flashlearners上。
Rapid ML experimentation for enterprises with Amazon SageMaker AI and Comet
在这篇文章中，我们展示了如何使用sagemaker和Comet一起旋转具有可重现性和实验跟踪功能的完全管理的ML环境。
