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本文证明,一个协调的小规模维基百科编辑活动能够显著影响语言模型处理特定话题的方式,以动物福利为案例研究。
英国的维基百科员工首次在全球范围内寻求工会认可,请求由Communication Workers Union的United Tech and Allied Workers部门代表。
维基媒体基金会驻英国员工正寻求管理层自愿承认工会,他们表达了对透明度和组织方向的担忧,此前近期紧张局势包括解散了一个关键团队。
本文详细探究了经典文字冒险游戏“Zork”名称起源的调查,追踪了维基百科的编辑历史,并揭示了关于“zork”一词究竟是未完成程序的术语还是纯粹的无意义词汇的相互矛盾的来源。
OrangeCrumbs是一份每周邮件摘要,发送在Hacker News上受欢迎的新维基百科文章。
文章报道称,维基媒体基金会解雇了MediaWiki的长期首席开发者,并解散了社区技术团队,这两项行动均针对工会组织者,促使维基百科编辑威胁发起团结罢工,而基金会持有大量财务储备。
TailedTS是一个大规模基准数据集,源自维基百科每小时页面浏览量,旨在评估重尾和非高斯条件下的时间序列模型。它包含一个周期量化框架和使用鲁棒损失函数的标准化预测基准。
Andrew Ng 讨论了人工智能对就业市场的微妙影响,指出虽然大规模裁员被过度夸大,但人工智能技能正变得至关重要。该通讯还报道了关于 OpenClaw、Kimi 的开放模型、Ministral 蒸馏版本和 Wikipedia 的合作伙伴的新闻。
OpenAI研究人员提出了一种使用类型发现进行实体消歧的新方法,系统从预选类别集中预测实体类型,以解决歧义引用。该方法在实体消歧数据集上取得了最先进的结果,并通过基于类型的权重实现了高效的O(N)运行时实体排序。