The most consequential moments from the first 100 days of Trump’s second term
星期二标志着第二任特朗普总统任期的前100天结束。自从富兰克林·罗斯福（Franklin Roosevelt）的第一学期以来，这是一个传统的时间来盘点新政府。乔治华盛顿大学的政治历史学家兼教授马修·达勒克（Matthew Dallek）与约翰·杨（John Yang）讨论。
最高法院承认它意识到农民抗议的基本现实。它要求旁遮普和哈里亚纳邦的详细报告，并指出了积极的进步，并赞扬了贾吉特·辛格·达勒瓦尔（Jagjit Singh Dallewal）的领导。主要的高速公路和道路已重新开放，表明潜在的解决方案。
Farmers' union leaders hopeful after positive talks with Prahlad Joshi, next round on February 22
农民代表和工会部长普拉哈德·乔希（Pralhad Joshi）就农作物的最低支持价格（MSP）的法律保证进行了积极的讨论。尽管进行了持续的谈判和乐观，Jagjit Singh Dallewal仍在继续他的绝食罢工。计划于2月22日举行由工会农业部长Shivraj Chouhan主持的进一步讨论。
DallE 等生成式 AI 工具背后的算法与基于物理的数据相结合，可用于开发更好的地球气候建模方法。西雅图和圣地亚哥的计算机科学家现在已经利用这种组合创建了一个模型，该模型能够比最先进的方法快 25 倍预测 100 年内的气候模式。
AI Agent Workflows: A Complete Guide on Whether to Build With LangGraph or LangChain
深入研究由同一创建者开发的两个库 — LangChain 和 LangGraph：它们的关键构建块、它们如何处理核心功能，以及如何根据你的用例决定使用哪个库语言模型已经为用户如何与 AI 系统交互以及这些系统如何通过自然语言相互通信提供了可能性。当企业想要使用 Agentic AI 功能构建解决方案时，第一个技术问题通常是“我使用什么工具？”对于那些急于入门的人来说，这是第一个障碍。来源：Dalle-3在本文中，我们将探讨用于构建 Agentic AI 应用程序的两个最流行的框架 — LangChain 和 LangGraph。在本文结束时，你应该彻底了解关键构建块，了解每个框架在处理核心功能
Key Insights for Teaching AI Agents to Remember
根据对 Autogen 的“可教代理”的实验，提出构建强大记忆能力的建议记忆无疑正在成为 Agentic AI 的一个重要方面。随着 AI 代理用例的复杂性不断增加，这些代理从过去的经验中学习、利用存储的业务特定知识以及根据累积信息适应不断变化的场景的需求也在不断增加。在我之前的文章“AI 中的记忆：主要优势和投资考虑因素”中，我探讨了记忆对 AI 至关重要的原因，讨论了其在回忆、推理和持续学习中的作用。然而，这篇文章将直接深入研究记忆的实现，通过流行的代理框架 Autogen 中的“可教性”功能来检查其影响。注意：虽然这篇文章本质上是技术性的，但它为希望评估记忆在 Agentic AI 系统
文本到图像生成模型已经通过先进的 AI 技术获得了关注，能够根据文本提示生成详细且上下文准确的图像。该领域的快速发展导致了许多模型的出现，例如 DALLE-3 和 Stable Diffusion，旨在将文本转换为视觉上连贯的图像。文本到图像生成中的一个重大挑战是帖子 MJ-BENCH：用于评估文本到图像生成的多模式 AI 基准，重点关注对齐、安全性和偏差，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Duck, Duck, Code: An Introduction to Python’s Duck Typing
作者提供的图片 | DALLE-3 和 Canva 什么是鸭子类型？ 鸭子类型是编程中的一个概念，通常与 Python 等动态语言相关，它更强调对象的行为而不是其类型或类。 使用鸭子类型时，您会检查对象是否具有某些方法或属性，文章《鸭子、鸭子、代码：Python 鸭子类型的介绍》首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How to build a working AI only using synthetic data in just 5 minutes
合成数据在人工智能中日益流行。它将使人工智能更便宜、更好、更少偏见。它也非常容易获得和使用。在很短的时间内，它已经从一项实验技术变成了某种东西，我会毫不犹豫地将其用于生产人工智能解决方案。为了说明这一点，我将构建一个可以区分苹果和香蕉之间差异的人工智能。我将只使用另一个人工智能生成的两个类别的图像——在本例中，使用 DALL-E Mini。苹果或香蕉识别器我将仅使用易于访问的免费 AutoAI 工具构建一个图像分类器。生成数据我们需要大约 30 张每个标签（香蕉和苹果）的图像。我们将使用 DALL-E Mini，这是 NVIDIA 文本到图像模型 DALL-E 2 的开源版本。要生成图像，您可
Vision Language models: towards multi-modal deep learning
回顾最先进的视觉语言模型，例如 CLIP、DALLE、ALIGN 和 SimVL
Winter changes to Lower Columbia River recreational lock schedule
需要穿过哥伦比亚河下游三座水坝船闸的休闲划船者必须应要求在白天进行。此项更改于 Bonneville、The Dalles 和 John Day 于 9 月 30 日开始，并将持续到 2021 年 5 月 15 日。这是冬季期间每年定期安排的运营部分。
