أنا في حروب الحرب. بعد أن درست هذا كثيرا ، أعتقد أن المرشحين المعتدلين يفوزون في كثير من الأحيان ، لكن الأمر يزداد تعقيدا في عصر الحزبية المفرطة.

من اللافت للنظر حقا إلى أي مدى أصبحت نيويورك غريبة في التعافي من نوبة العمل عن بعد ، خاصة بالنظر إلى أن المدينة هي التي تضررت أولا والأكثر تضررا من الوباء الذي دفع إلى التحول.

يأخذ نوعا خاصا. لكن بعض البشر يتصرفون مثل الهلوسة LLM عندما يخرجون من عمقهم. يستخدمون كل الكلمات الصحيحة ولكن ليس بالترتيب الصحيح. عندما يواجهون عيوبا منطقية ، فإنهم يشبهون "عفوا" ويعيدون تكوينهم إلى إجابة أفضل قليلا ولكن لا يزالون مقاربين في BS.

هل العناوين الرئيسية صحيحة بأن تقييد تكساس سيكلف الديمقراطيين 5 مقاعد؟ هل يمكن أن يكون أكثر؟ هل يمكن أن تتحول إلى دمية؟ @emckowndawson نشر الأرقام في النشرة الإخبارية:

حسنا ، أنا أعرف الكثير عن الاستدلال الإحصائي ، وكنت أفعل ذلك منذ 25 عاما ، وقد واجهت الكثير من التدقيق العام ، وفي المجالات التي لدي فيها أيضا الكثير من المعرفة بالمجال ، ربما يكون لدى نصف الأوراق المنشورة عيوب قاتلة واضحة تجعلها غير صالحة للنشر.

قد تكون المجلات الأكاديمية قضية خاسرة ولكن من المحتمل أن تكون أفضل إذا كان لديك بعض الممارسين غير الأكاديميين الذين يعملون كمراجعين. الصحفيون لديهم مشاكلهم أيضا ولكن لديهم أجهزة كشف هراء أفضل بكثير ، على سبيل المثال.

يعد الذكاء الاصطناعي مفيدا بشكل لا يصدق في تصحيح أخطاء التعليمات البرمجية ، وأعتقد أنه ربما يكون أفضل حالة استخدام فردية بما في ذلك * كتابة التعليمات البرمجية *. لكن نصف الوقت الذي يكتشفونه (بشكل صحيح) هي مثل "لقد أخطأت في تهجئة" إذا "ك أخطأت في إملائ" ك "uf" في السطر 672 ".

حسنا ، ها هو لي. من الطنانة أن نصمم على سبيل المثال لوكا دونسيتش في دور لوكا دونتشيتش مع علامات اللهجة في نسخة اللغة الإنجليزية.

إن كونك جيدا في الاستدلال الإحصائي هو مهارة (نادرة) ، والعديد من الأكاديميين يجيدون ذلك في الغالب بحكم كونهم أشخاصا أذكياء بشكل عام ، ولكن لا يوجد شيء تقريبا في خط الأنابيب الأكاديمي يختاره بشكل إيجابي.

محادثتي الممتازة مع نيت سيلفر: ، #Cowenconvos