Helping AI agents search to get the best results out of large language models
EnCompass 通过回溯和多次尝试来执行 AI 代理程序，找到 LLM 生成的最佳输出集。它可以帮助程序员更有效地与人工智能代理合作。
When teachers are trusted, students thrive
客座撰稿人 Adriana Mata 是德克萨斯州奥斯汀 The Compass 学校探索班 1 的主讲老师，她在小组环境中与早期小学生一起工作。她在不同的学习环境中拥有十多年的课堂经验，目前还在攻读博士学位，重点研究写作和奇卡纳女权主义。她的教学强调基于场所的学习、文化教育学和学生能动性。学习中一些最重要的时刻发生在老师有时间和信任真正关注孩子的时候。在许多学校，无论是公立学校还是私立学校，教育工作者都承担着他们没有塑造的系统的重担。任务、节奏压力和考试驱动的优先事项将教学技巧推向边缘，让教师最后才运用他们最深层次的技能。当这种情况发生时，学生首先感受到它。但当教师不受约束时，会发生什么变化
Helping AI systems recover from mistakes and find optimal solutions
Asari AI 开发了 EnCompass，这是一个改进 AI 代理的错误恢复和搜索策略、降低代码复杂性并提高准确性的框架。
