Todd Leon, manajer es agensi, menyerukan kemunafikan anggota parlemen progresif Bramela Javal, de Wash, yang mengatakan agensi itu “bertindak sebagai kekuatan teroris”, menunjuk pada upaya sebelumnya oleh anggota Kongres untuk menyalakan kesalahan dari teroris yang sebenarnya.

Dalam sebuah posting di media sosial minggu ini, Jayapal mengklaim bahwa “ICE bertindak sebagai kekuatan teroris” dan bahwa “orang -orang di seluruh negeri berasal dari semua kasus hukum – termasuk warga negara Amerika – diculik dan dihilang dari jalan oleh orang -orang bertopeng.”

Javal menekankan bahwa operasi federal dilakukan “tanpa pengawasan, tidak ada akuntabilitas” dan “sepenuhnya tanpa hukum.”

Selama wawancara dengan Priyana Kiar di “CNN News Central”, Jayapal dua kali lipat dalam pernyataannya, mengatakan: “Apa yang tidak terorganisir, keras dan sendirian, secara harfiah, kita melihat agen es, dan menganggap bahwa mereka adalah agen es. Mereka mengatakan mereka tidak memiliki definisi. Mereka memakai topeng.

Demonstran Anti -Ikut mengambil alih jembatan Los Angeles sebagai file ACLU

“Saya belum pernah dalam sejuta tahun bahwa ini adalah sesuatu yang saya lihat di sini di Amerika,” tambahnya. Jadi, saya pikir administrasi yang harus meminta maaf kepada warga negara Amerika yang membawa kepada penduduk hukum tetap, untuk orang -orang yang memiliki kasus hukum di seluruh negeri mereka berkeringat, dan orang -orang yang ada di sini selama 20 tahun dan belum melakukan kejahatan, dan mereka menyapu mereka oleh orang -orang bertopeng yang menculik dan mundur. “

Pejabat Los Angeles mendapatkan lebih banyak

Sebagai tanggapan, Lyon mengatakan setelah “seorang teroris yang sebenarnya berusaha untuk memilih di pusat perawatan di barat laut salju di negara bagian Washington di Perwakilan Japal pada tahun 2019,” ia mencoba menyalahkan serangan kekerasan terhadap retorika dari kanan, untuk membela seorang teroris yang sebenarnya yang mencoba membunuh para penahanan dan karyawan yang sama!

“Sekarang, Anda dipanggil petugas ICE untuk memaksakan undang -undang migrasi yang ditetapkan oleh teroris Kongres,” kata Lyon. “Ini, sementara petugas sekitar 700 % peningkatan serangan, sebagian disebabkan oleh jenis wacana yang Anda terbitkan.”

Pemrotes mengibarkan bendera Meksiko di depan kendaraan Waymo yang terbakar selama protes kontrol es di pusat Los Angeles pada 8 Juni 2025. (Gambar Getty)

Dia mengatakan: “Saya belum pernah dalam satu juta tahun, saya pikir saya akan menyaksikan anggota Kongres dalam prioritas yang memberikan prioritas kepada penjahat kekerasan daripada petugas penegak hukum yang melindungi komunitas mereka dari ancaman keselamatan publik yang sebenarnya.” “Satu -satunya permintaan maaf yang diperlukan adalah dari anggota Kongres kepada orang -orang yang memilih mendukungnya.”

Fox News mengatakan kepada The Fox News awal pekan ini bahwa serangan terhadap petugas ICE dan agen federal yang menegakkan imigrasi meningkat 690 % dibandingkan dengan waktu yang sama tahun lalu.

Dalam sebuah wawancara dengan Fox News Digital, seorang agen khusus yang bekerja pada kecemasannya tentang meningkatnya kekerasan dan dampak Demokrat yang mendorong kebijakan kepada para pejabat topeng, yang mengatakan ia mengancam keluarga dan masyarakat mereka.

Agen es berbagi kekhawatiran tentang keselamatan keluarga dengan meningkatnya serangan terhadap pejabat

Agen imigrasi dan bea cukai sedang mendiskusikan daftar nama, dengar pendapat dan situs di dalam Pengadilan Federal Plaza sebelum penangkapan 27 Juni 2025, di New York. (Bryan R. Smith/AFP via Getty Images)

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

“Segala sesuatu yang terjadi pada kami, keluarga saya,” Kepemimpinan Demokrat “bertanggung jawab langsung untuk itu.

Rachel del Guidice dari Fox News Digital berkontribusi pada laporan ini.

Laboratorium Intelijen Buatan Jepang Saman Ini telah menyediakan teknologi baru yang menyediakan beberapa model bahasa besar (LLM) untuk bekerja sama dalam satu misi, yang secara efektif menciptakan “tim impian” agen kecerdasan buatan. Metode ini disebut Multi -lm ab -mctsModel memungkinkan eksperimen dan kesalahan dan mengumpulkan kekuatan unik mereka untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks untuk setiap model individu.

Untuk institusi, pendekatan ini menyediakan cara untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan yang lebih kuat dan mampu. Alih -alih dikunci dalam satu penyedia atau model, perusahaan dapat secara dinamis menguntungkan aspek terbaik dari model perbatasan yang berbeda, dan menetapkan kecerdasan buatan yang sesuai untuk bagian yang tepat dari tugas untuk mencapai hasil yang unggul.

Kekuatan Kecerdasan Grup

Model perbatasan AI berkembang dengan cepat. Namun, setiap model memiliki kekuatan dan kelemahan yang dibedakan yang berasal dari data pelatihan dan arsitektur yang unik. Seseorang dapat unggul dalam pengkodean, sementara yang lain unggul dalam penulisan kreatif. Peneliti Sakana AI berpendapat bahwa perbedaan -perbedaan ini bukan kesalahan, tetapi fitur.

“Kami melihat prasangka ini dan berbagai persiapan bukan sebagai pembatasan, tetapi sebagai sumber daya yang berharga untuk menciptakan kecerdasan kolektif,” kata para peneliti kepada mereka. Posting Blog. Mereka percaya bahwa seperti pencapaian manusia terbesar berasal dari berbagai tim, sistem kecerdasan buatan dapat mencapai lebih banyak dengan bekerja bersama. “Dengan mengumpulkan kecerdasan mereka, sistem kecerdasan buatan dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diatasi untuk satu model.”

Berpikir lebih lama pada saat penalaran

Algoritma Sakana AI yang baru adalah teknik “membatasi waktu penalaran” (juga disebut sebagai “waktu tes tes”), bidang penelitian yang telah menjadi sangat umum tahun lalu. Meskipun sebagian besar fokus dalam kecerdasan buatan adalah “membatasi waktu pelatihan” (yang membuat model lebih besar dan melatihnya pada set data yang lebih besar), penskalaan waktu dalam penalaran meningkatkan kinerja dengan menyesuaikan sumber daya yang lebih matematis setelah melatih model.

Salah satu metode umum termasuk penggunaan pembelajaran penguatan untuk menuntut model untuk membuat urutan yang lebih lama dan lebih rinci untuk seri IDEA (COT), seperti yang ditunjukkan dalam model umum seperti OpenAI O3 dan Deepseek-R1. Cara lain dan lebih sederhana adalah dengan mengambil sampel berulang, di mana model diberi tinggi yang sama beberapa kali untuk menciptakan berbagai solusi potensial, mirip dengan sesi brainstorming. Sakana AI menggabungkan dan mengembangkan ide -ide ini.

“Kerangka kerja kami menawarkan versi yang lebih cerdas dan lebih strategis dari jenis ikan terbaik yang sering),” kata Takoya Akiba, seorang ilmuwan riset AI dan rekan penulis makalah ini. “Ini melengkapi teknik berpikir seperti Long Cot melalui RL. Dengan memilih strategi pencarian dinamis dan LLM, pendekatan ini meningkatkan kinerja dalam sejumlah panggilan LLM, yang mencapai hasil yang lebih baik dalam tugas -tugas kompleks.”

Bagaimana cara kerja bercabang untuk beradaptasi

Inti dari gaya baru adalah algoritma yang disebut AB-MCTS. Ini memungkinkan LLM untuk melakukan pengalaman dan kesalahan secara efektif dengan anggaran dengan kecerdasan dua penelitian yang berbeda: “penelitian lebih dalam” dan “pencarian lebih luas”. Penelitian ini mencakup jawaban yang paling dalam dan menjanjikan lagi dan lagi, sambil mencari cara yang lebih luas menghasilkan solusi yang sama sekali baru dari titik nol. AB-MCTS menggabungkan metode ini, memungkinkan sistem untuk meningkatkan ide yang baik tetapi juga di poros dan mengalami sesuatu yang baru jika telah mencapai jalan buntu atau menemukan arah lain yang menjanjikan.

Untuk mencapai ini, sistem digunakan Pencarian Pohon Monte Carlo (MCTS), algoritma pembuatan keputusan yang digunakan oleh Alphage Alphago. Dalam setiap langkah, AB-MCTS menggunakan kemungkinan untuk menentukan apakah strategis untuk meningkatkan solusi saat ini atau membuat solusi baru.

Para peneliti mengambil langkah maju ini dengan multi -lm AB -MCTS, yang tidak hanya memutuskan “apa” yang harus dilakukan (memoles untuk generasi) tetapi juga “yang” harus melakukannya. Di awal misi, sistem tidak tahu model yang cocok untuk masalah tersebut. Ini dimulai dengan campuran LLMS seimbang yang tersedia, dan dengan kemajuannya, model belajar lebih efektif, dan mengalokasikan lebih banyak beban kerja untuk mereka dari waktu ke waktu.

“Tim Impian” AI yang diuji

Para peneliti menguji sistem multi-pencuri AB-MCTS Pengukuran ARC-AGI-2. ARC (abstraksi dan pemikiran) dirancang untuk menguji kemampuan seperti manusia untuk menyelesaikan masalah pemikiran visual baru, membuatnya sulit bagi kecerdasan buatan.

Tim menggunakan satu set model perbatasan, termasuk O4-Mini, Gemini 2.5 Pro dan Deepseek-R1.

Set model berhasil menemukan solusi yang benar untuk lebih dari 30 % masalah tes 120, yang merupakan hasil yang sangat mengungguli model mana pun yang beroperasi sendiri. Sistem menunjukkan kemampuan untuk mengatur bentuk terbaik dari masalah spesifik dengan cara yang dinamis. Dalam tugas di mana ada jalur yang jelas ke solusi, algoritma LLM paling efektif ditentukan dan sering digunakan.

Hal yang paling mengesankan, tim mencatat kasus -kasus di mana formulir memecahkan masalah yang sebelumnya tidak mungkin bagi mereka. Dalam satu kasus, solusi yang dibuat oleh model O4-Mini salah. Namun, sistem telah melewati upaya yang rusak ini ke Deepseeek-R1 dan Gemini-12.5 Pro, yang berhasil menganalisis kesalahan, memperbaikinya, dan menghasilkan jawaban yang benar pada akhirnya.

“Ini menunjukkan bahwa multi -LM AB-MCT dapat menggabungkan cara yang fleksibel antara model perbatasan untuk menyelesaikan masalah yang dapat diselesaikan, mendorong batas apa yang dapat dicapai dengan menggunakan LLM sebagai kecerdasan kolektif,” tulis para peneliti.

Akiba mengatakan: “Selain positif individu dan negatif dari masing -masing model, kecenderungan halusinasi dapat sangat berbeda di antara mereka,” kata Akiba. “Dengan menciptakan grup dengan model yang lebih kecil kemungkinan untuk halusinasi, dimungkinkan untuk mencapai yang terbaik di kedua dunia: kemampuan logis yang kuat dan dasar yang kuat. Karena halusinasi adalah masalah utama dalam konteks pekerjaan, pendekatan ini mungkin berharga untuk mengurangi itu.”

Dari mencari ke aplikasi yang realistis

Untuk membantu pengembang dan perusahaan menerapkan teknologi ini, Sakana AI merilis algoritma dasar sebagai bingkai sumber terbuka yang disebut TreequestTersedia di bawah lisensi Apache 2.0 (dapat digunakan untuk tujuan komersial). Treequest menyediakan antarmuka pemrograman aplikasi yang fleksibel, memungkinkan pengguna untuk melakukan beberapa AB-MCT untuk tugas mereka sendiri dengan pendaftaran dan logika yang dialokasikan.

“Sementara kami berada di tahap awal aplikasi AB-MCTS pada masalah spesifik yang diarahkan pada bisnis, kami mengungkapkan pencarian kami untuk potensi besar di banyak bidang,” kata Akiba.

Selain standar ARC-AGI-2, tim berhasil menerapkan AB-MCTS pada tugas-tugas seperti pengkodean algoritma yang kompleks dan meningkatkan keakuratan model pembelajaran otomatis.

“AB-MCTS bisa sangat efektif untuk masalah yang membutuhkan pengalaman dan kesalahan berulang, seperti meningkatkan ukuran kinerja untuk program saat ini,” kata Akiba. “Misalnya, ini dapat digunakan untuk menemukan cara untuk meningkatkan waktu respons layanan web secara otomatis.”

Rilis proses open source dapat membuka jalan bagi kategori baru aplikasi AI untuk lembaga yang paling kuat dan andal.

Visi harian tentang kasus penggunaan bisnis dengan VB setiap hari

Jika Anda ingin membujuk bos Anda di tempat kerja, Anda telah membahas VB setiap hari. Kami memberi Anda sendok dari dalam tentang apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi dari pengembalian investasi maksimum.

Baca Kebijakan Privasi Kami

Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.

Terjadi kesalahan.

pendosa: Brian Cuperger mengaku membunuh Idaho

Gambar cincang: Tinggalkan padam di negara bagian Idaho dalam lapisan perang sebelum serangan mematikan

Tersangka pembunuhan: Barry Morveio diserahkan ke Colorado untuk menghadapi tuduhan hilangnya istri untuk tahun 2020

Jalan Panjang: Topi Brian Cuperger untuk mencari keadilan

Fox True Crime Follow X

“Akuntansi Lengkap”: Keluarga Idahu menuntut agar Cohbarger mengaku di pengadilan setelah keputusan untuk mengakui kesalahan

Tanpa jejak: Rockefeller telah menghilang di perairan suku setelah kata -kata aneh lainnya

‘terkejut’: Keluarga korban dalam kasus Brian Cuperger mengatakan mereka dikirim ke “kepanikan” setelah kesalahan.

Michael Rockefeller adalah perjalanan untuk menghadiri pernikahan saudaranya. (Tom Gallagher/NY Daily News via Getty Images)

Berlangganan Get Newsletter Kejahatan Nyata

Bangun: Teman yang menemukan korban

Pria Terakhir Berdiri: Penjara New Orleans melarikan diri ke Trump untuk bantuan yang ditangkap sebagai target pengejaran yang melarikan diri

Barry Morphew (L) memasuki Olosa, Pengadilan Colorado pada 1 Juli 2025. Susan Morveio (L) dalam bentuk deputi yang tidak diketahui. (Kantor Shafi Sharif County dan kolam renang melalui KRDO)

Revolusi Pengadilan: Mantan pelatih tinju mengatakan bahwa Cuperger tidak bersaing meskipun membual

Seperti apa yang kamu baca? Temukan lebih banyak tentang Pusat Kejahatan Nyata