VibE: A Visual Analytics Workflow for Semantic Error Analysis of CVML Models at Subgroup Level
有效的错误分析对于成功开发和部署CVML模型至关重要。理解模型错误的一种方法是总结误差样本的共同特征。在利用非结构化，复杂数据（例如图像）的任务中，这可能尤其具有挑战性，而模式并不总是显而易见的。另一种方法是分析跨预定义类别的错误分布，这要求分析师提前假设潜在的错误原因。形成此类假设，无需访问明确的标签或注释，因此很难……
Introducing the Kore.ai Agent Platform – Your Strategic Enabler for Enterprise AI Transformation
人工智能和代理 AI 的世界正在快速发展。传统的确定性流程自动化工具（如 RPA）遵循预定义的顺序任务，正在被更智能、适应性更强的代理 AI 解决方案所取代，这些解决方案可以处理细微的决策和不确定性。Kore.ai 代理平台是一个无代码代理 AI 平台，可让企业轻松实现流程自动化、优化工作流程和提高运营效率。这不仅仅是技术升级——它是一种向新的工作方式、解决问题和推动业务成果的转变。
The Rise of Agentic AI: A Look Back at 2024 and Predictions for 2025
如果说 2023 年是世界发现生成式人工智能的一年，那么 2024 年则见证了代理式人工智能的崛起——这是一种旨在在复杂、动态环境中实现目标的新型自主系统。与响应提示或遵循预定义规则的传统 AI 不同，Agentic AI 可以主动运行，制定计划、做出决策并适应不断发展的 […]The post The Rise of Agentic AI：回顾 2024 年并预测 2025 年首先出现在 Unite.AI 上。
How spider diversity and traits interact with environmental variables in riparian sandy bars
河岸沙洲中蜘蛛多样性和特征如何与环境变量相互作用摘要分析了巴拉那河中游侧沙洲 (SB) 中的蜘蛛生态学和功能性状，研究了它们与环境变量的关系。在 2018 年至 2019 年的四个季节性调查中，在三个水文条件各异的 SB 上使用了陷阱捕捉蜘蛛。这些调查是在三个预定义的区域进行的：湿润区 (WZ)、暂时暴露区 (TEZ) 和永久干燥区 (PDZ)。这三个区域根据沉积学变量、植被覆盖、湿度和土壤有机质 (SOM) 有显著差异。共收集了 732 只蜘蛛，代表 21 个科和 49 个物种。Lycosidae 和 Linyphiidae 占主导地位。Sphecozone ignigena、Glenogn
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Implementing GraphReader with Neo4j and LangGraph
通过将长文档构造成可探索的图形并实现基于图形的代理系统来提高 RAG 的准确性和性能ChatGPT 想象中的遍历图形的 AI 代理大型语言模型 (LLM) 非常适合传统的 NLP 任务，例如总结和情绪分析，但更强大的模型也表现出良好的推理能力。LLM 推理通常被理解为通过制定计划、执行计划并评估每一步的进展来解决复杂问题的能力。基于此评估，他们可以通过修改计划或采取替代行动来适应。代理的兴起正成为一种越来越引人注目的方法来回答 RAG 应用程序中的复杂问题。在这篇博文中，我们将探讨 GraphReader 代理的实现。此代理旨在从遵循预定义模式的结构化知识图中检索信息。与您在演示文稿中可能看到
How AI-Powered Talent Acquisition Revolutionizes HRTech
人工智能驱动的人才招聘如何彻底改变人力资源技术——信息图 人工智能驱动的人才招聘正在通过简化招聘流程、增强候选人体验和改善招聘决策来改变人力资源技术。以下是人工智能彻底改变人才招聘的一些方式： 自动简历筛选 人工智能算法可以快速扫描和评估简历，根据预定义的标准确定最合适的候选人。这减少了 […] 人工智能驱动的人才招聘如何彻底改变人力资源技术的帖子首先出现在电子学习信息图表上。
Beyond Scripts: The Future of Video Game NPCs with Generative AI
非玩家角色 (NPC) 在视频游戏中必不可少，它们为我们探索的虚拟世界提供深度和互动。NPC（例如提供商品的店主或分配任务的任务提供者）丰富了游戏体验。然而，传统的 NPC 通常依赖于预定义的脚本，导致重复且可预测的交互。生成式 AI 有可能将 NPC 转变为 […] 文章《超越脚本：使用生成式 AI 的视频游戏 NPC 的未来》首先出现在 Unite.AI 上。
CodeAct: Your LLM Agent Acts Better when Generating Code
大型语言模型 (LLM) 代理能够执行广泛的操作，例如调用工具和控制机器人，在应对现实世界的挑战方面表现出巨大潜力。LLM 代理通常通过生成预定义格式的 JSON 或文本来提示其产生操作，这通常受到受限的操作空间（例如，预定义工具的范围）和受限的灵活性（例如，无法组合多个工具）的限制。这项工作提出使用可执行的 Python 代码将 LLM 代理的操作整合到统一的操作空间 (CodeAct) 中。集成...
2024/02/08 DARPA’s REMA Program to Add Mission Autonomy to Commercial Drones
商用无人机技术正在迅速发展，为各种民用和军用任务提供经济高效且强大的功能。 DARPA 的快速实验任务自主 (REMA) 计划旨在使无人机在与操作员的连接丢失时能够自主继续其预定义的任务。该计划的重点是不断提供新的不可知论无人机自主能力，以一个月的间隔进行过渡，以超越对抗性对抗措施。 REMA 从计划宣布到合同授予仅用了 70 个工作日。
Science & Tech Spotlight: Drone Swarm Technologies
为什么这很重要无人机群技术允许无人机群相互协调，通常无需人工直接控制。潜在的民用应用包括扑灭野火和寻找失踪人员。但实现这些应用需要计算和通信方面的进步，并且该技术可能会引发安全、网络安全和隐私问题。该技术是什么？无人机是一种无人驾驶飞行器，尺寸从 1 英寸到翼展超过 130 英尺不等。无人机群技术可协调至少三架、最多数千架无人机协同执行任务，而无需人类的关注和控制。例如，空中无人机群可能有助于控制野火、评估损失、寻找接入点以及通过喷洒消防液体来扑灭火灾——所有这些都需要最少的人类指导。对于某些应用来说，无人机群可能比单架无人机更高效、更强大，因为无人机群可以在没有人工监督的情况下并行完成各种任
EJ Music, Eco-theater, community art-making, an inaugural EJ Anthology and More: the EJWG arts and…
EJ 音乐、生态剧院、社区艺术创作、首届 EJ 选集等：EJWG 艺术与人文年度回顾作者：Emily Polk 和 Tanvi Dutta Gupta在环境正义工作组今年的年度务虚会上，Movement Generation 的组织者领导了为期两天的培训，以帮助我们设想和制定战略，如何在新的可持续发展学院和斯坦福大学更广泛地推进我们的 EJ 工作。他们重复的明智口头禅之一是：“如果它不富有灵魂，那就没有战略意义。”Movement Generation 将他们的工作建立在公正过渡框架的基础上，与艺术家和文化工作者合作“重新构想主流叙事并建立文化基础设施，将文化转变为基于深厚关系的经济。”他们总
The Role Of Artificial Intelligence in Boosting Automation
为什么重要：人工智能在促进自动化方面的作用，基于人工智能的自动化是指在自动化任务时使用人工智能。基本自动化通常使用一系列预定义的输入。
Continuous improvement and accountability drive SWCS training development
美国陆军约翰·F·肯尼迪特种作战中心和学校依靠正式流程来保持课程开发步入正轨，并针对预定义的课程要求测量评估和数据点，以衡量其设计的优势和劣势。 。
SAS Exploration and Production Optimization Analytics for the Oil and Gas Industry
数据集成、风险评估和不确定性量化是石油勘探和开发的关键问题。石油公司被迫在地质更加复杂和偏远的地区进行勘探，以开采更深的碳氢化合物矿藏。由于数据质量本质上较差的领域中的问题变得过于复杂，并且与不良预测（干洞）相关的成本增加，因此适当整合学科、数据融合、降低风险和不确定性管理的需求变得非常重要。 SAS Analytics 为与风险和不确定性相关的问题提供潜在答案，并认可储量信息并确保根据预定义的目标遵守开采计划。借助 SAS Analytics，您可以使用大量上游数据来制定影响储量开采的有效、高效和及时的决策。
