Lukashenko meets with army to judge inspection outcomes – Belarus.by
卢卡申科会见军队判断检查结果 Belarus.by 供应超链接卢卡申科会见军队判断检查结果 - Belarus.by 首先出现在《特种部队新闻》上。
The real danger of military AI isn’t killer robots; it’s worse human judgement
随着五角大楼急于部署基于法学硕士的工具，研究表明它们可能会破坏人类的思维和沟通。
Are we counting everything that counts? Data, judgement, and the TEF
本博客由巴斯大学教育政策和项目经理 Emily Pollinger 和曼彻斯特大学高级讲师兼教学卓越与质量学术负责人 Jen McBride 友情撰写。学生办公室 (OfS) 最近就其未来的质量监管方法进行了咨询，其建议将对未来产生重大影响 […] 这篇文章我们是否在计算所有重要的事情？数据、判断和 TEF 首先出现在 HEPI 上。
‘Too early to tell’ if timeline holds for delivery of Army’s tilt-rotor MV-75 for testing: Official
“最终，我们将不得不就系统性能何时无法跟上进度表做出一些风险决策，”克莱尔·吉尔少将告诉 Breaking Defense。
This New Test Can Tell if Your Body Is Older Than You Are
年龄似乎是健康状况的直接衡量标准，但生物学讲述了一个更复杂的故事。能仅凭年龄来判断一个成年人的身体状况吗？答案是：“这要看情况。”虽然身体机能通常会随着时间的推移而下降，并且患年龄相关疾病的风险也会增加，但同龄人的身体机能可能会有所不同 [...]
Judgement under pressure: generative AI and the emotional labour of learning
作者：Joanne Irving-Walton 人工智能吸收什么以及为什么重要 高等教育中关于生成式人工智能的大多数争论都集中在它产生的内容上：论文、摘要、答案、释义。我发现自己对其他东西越来越感兴趣——它吸收了什么。结束... 继续阅读 →
Judgment: Right Answers with No Solutions
在奥地利经济学中，判断是指在不确定性下做出的决策。鉴于我们生活在一个充满不确定性的世界，我们所有人在选择要采取的行动时都会使用判断。
This AI Tool Can Tell If Your Brain Is Aging Too Fast
睡眠脑电波中的隐藏特征可能会悄悄追踪大脑的衰老情况。发展为痴呆症。这项研究由加州大学旧金山分校和波士顿贝斯以色列女执事医疗中心领导，利用机器学习来分析夜间记录的脑电波。该团队专注于一项称为“大脑年龄”的测量，该测量是根据睡眠估算的 [...]
Skills Before Tools: Evaluation & Judgment for K–12 AI Implementation
相关播客剧集 这篇文章是基于我的 K-12 AI 实施指南的“技能优先于工具”系列的一部分。每篇文章都阐述了学生战略性、负责任地使用人工智能所需的五项核心贯穿技能之一。我之前的博客文章中介绍了目的设定、提问和清晰的沟通，帮助学生参与人工智能[…]文章《技能先于工具：K-12 人工智能实施的评估和判断》首先出现在 Catlin Tucker 博士身上。
The Algorithm Can Tell If A Pig Is Happy Or Sad
时间过得真快？！就这样——春天来了！但不要以为这样的好天气让我们变得懒惰。我们一直在互联网上竞相寻找人工智能世界中最有趣的新闻。那么让我们看看三月份发生了什么。该算法可以判断猪是否快乐或 [...]Artykuł 该算法可以判断猪是否快乐或悲伤 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
雑音のある通信－通信に雑音がある場合、通信容量はどのくらい減少するか
■概要 上次我们讨论了“无噪音通信”。我们已经看到，即使没有噪声，如果通信路径受到限制，通信容量也会下降，并且当高速条件受到限制时，这种影响尤其大。然而，在实际通信中，几乎不存在完全无噪声的环境。即使在日常与智能手机和电脑通信时，不必要的电磁波也可能混入信息信号中，从而降低通信质量。这种效应通常称为噪声。一般来说，考虑噪声来评估通信容量是很复杂的。在本文中，我们考虑假设有噪声通信的通信容量。 ■目录介绍 ○ 信息量和熵 ○ 什么是互信息？ ○ 有噪声的双向通信信道 ○ 输出概率 ○ 互信息 ○ 通信容量（有时间限制） ○ 结果 ○ 参考文献 上次我们讨论了“无噪声通信”。我们已经看到，即使没有
Most AI Literacy Programs Are Designed To Fail
大多数人工智能素养项目强调工具和提示，而不是基于角色的判断和清晰度，导致使用不一致、风险增加和现实世界能力有限。这篇文章首先发表在电子学习行业。
アミカスブリーフで雇用主寄りの姿勢を示す米国労働省－米国の年金リスク移転事情－
■概要 雇主赞助计划的团体养老金在为美国人晚年提供退休资产和生活资金方面发挥了重要作用。团体养老金大致分为DC（Defined Contribution）和DB（Defined Benefit），但给雇主带来沉重负担的DB的存在已大幅减少，全球有远离DB的趋势。脱离DB的具体措施是转向DC和养老金风险转移（PRT）。近年来，据报道，在 DB 成员提起的一系列诉讼中，养老金买断（使雇主免受 PRT 规定的法律义务）一直停滞不前。 2026 年 1 月，执行 ERISA 法案的劳工部在洛克希德·马丁公司针对 Aetna 和 PRT 提起的集体诉讼中提交了法庭之友陈述（第三方法院意见）。该法律显示了
US Air Force debuts operational AI wargame system
WarMatrix 是一个人工智能驱动的系统，旨在让人类判断成为兵棋推演的核心，并在 3 月底的一次活动中被标记为可运行。
Jevons Versus Marshal On Ricardo
我一直在指出，大多数大学和高中的经济学教学都是宣传。半个多世纪前暴露的错误仍在继续被教导。几十年来，教科书中已经出现了不同程度的替代方案。建立在古典政治经济学和马克思基础上的替代方案是否存在？关于这个话题的主张可以追溯到一个多世纪前。 解读古典政治经济学的一种（糟糕的）方式是，它的支持者正在努力发展一个真正的体系，即边际主义经济学家的体系。由于这种对连续性的错误看法，你可能会错误地认为他们过分强调供应。他们的理论通过发展效用和需求理论得到了纠正。更好的阅读会认识到他们有自己的方法。杰文斯持有这种观点，尽管他对于哪种方法更好的判断是错误的：“当一个真正的经济学体系最终建立起来时，我们会发现，那个
There is no battlefield exception to human-centered AI
Utsav Gupta 研究了在战场上使用人工智能的风险，认为“人工智能的输出可以提供信息，但不能取代人类的判断。”《以人为中心的人工智能在战场上没有例外》一文首先出现在《斯坦福日报》上。
Weekly Climate and Energy News Roundup #686
“当我们明白观察是对一个想法的真实性的最终判断时，科学的所有其他方面和特征都可以直接理解。” — 理查德·费曼 (Richard Feynman)，《这一切的意义：一位公民科学家的思考》(1998) 每周气候与能源新闻综述 #686 后首次出现在 Watts Up With That? 上。
AI-Ready時代、消費者データをどう意思決定につなげるか～20代データで考える、生成AI時代の施策設計
■总结 随着生成式人工智能的出现，导致人类判断的过程的速度，例如收集、组织、总结和识别争论点，变得比以前快得多。然而，这并不一定意味着它会直接导致“判断的容易性”。事实上，随着可处理材料数量的增加，我认为有时会变得很难知道应该关注什么以及从哪里开始。 “AI-Ready”不仅仅指人工智能可以使用的状态，还包括创造一种人们可以在包含人工智能的环境中做出适当决策的状态。乍一看，这似乎是矛盾的，但很明显，人们的作用是确定哪些问题是重要的，决定采取哪些步骤，并将这些决定纳入措施的顺序。我们如何以一种易于人们直观理解的格式组织数据，并创建一种可以将其转化为玩家的假设和优先事项的状态？正是在这个生成式人工
