The Fifth Draymond Green dievaluasi dalam pertandingan yang menentukan kesembilan tahun ini – dua lainnya akan menjamin komentar otomatis.

Pada kuartal kedua, Naz Reed, lampiran hijau, setelah merah merusaknya.

Green ditangguhkan tanpa batas waktu musim lalu karena instingnya di pengadilan, yang telah menyeduh sejak kualifikasi sebelumnya, termasuk Dumps on Domanas Sabonis. Rudi Jubart juga mencekik dan memukul Joseph Nuric dengan tangan terbuka, yang menyebabkan komentar yang diperluas.

Klik di sini untuk lebih banyak liputan olahraga di foxnews.com

Namun, setelah pertandingan, Green tampaknya mengisyaratkan bahwa dia percaya bahwa ada “agenda” terhadapnya bahwa dia adalah “pria kulit hitam yang marah”.

“Itu tampak seperti pria kulit hitam yang marah. Saya bukan pria kulit hitam yang marah. Saya adalah pria kulit hitam yang sangat sukses dan berpendidikan dan saya memiliki keluarga yang luar biasa, dan saya luar biasa dalam bola basket dan hebat dalam apa yang saya lakukan,” katanya.

“Agenda untuk mencoba terus membuatku terlihat seperti pria kulit hitam yang marah. Aku bosan. Itu konyol.”

Di musim Woniors musim lalu, Green mengakui bahwa dia “memalukan” bahwa dia “lebih berani daripada yang diperlukan” selama pertandingan di rumah di mana mereka memaksa Game 7. Dia mengatakan bahwa dia “memiliki beberapa penyusup” dengan “orang -orang yang saya percaya lebih banyak” setelah pertandingan itu.

Golden Stayette Warriors Drimen Green, No. 23, dan striker Houston Delon Brooks, No. 9, senjata yang dimanipulasi selama kuarter kedua selama pertandingan kedua putaran pertama kualifikasi Liga Profesional Amerika 2024 di Toyota Center. (Toy Taormina-Amagn Images)

Legenda Celkus Paul Pierce berjalan 20 mil ke studio rubah setelah prediksi yang berani itu mengerikan.

Pelatih Steve Care mengatakan bahwa tindakan Green yang menyebabkan tekniknya adalah “kebiasaan”.

“Itu hanya kebiasaan baginya ketika seseorang mengatakan kepadanya, dan dia pintar,” kata Kiir. “Jadi saya pikir merah telah tercapai, dan pada saat kedatangan, Drimond dilewatkan dan wajahnya dilewatkan. Tetapi ia biasanya memiliki jenis lengannya untuk mencoba memastikan bahwa referensi melihat ini, dan dihubungi, dan ini mengarah pada teknik tersebut.”

“Itu adalah bagian dari Draimand,” tambah Kiir. “Ini adalah hal yang sama yang menjadikannya pesaing dan pemenang, kadang -kadang mengatakannya, dan kita tahu itu, dan itu adalah tugas kita untuk mencoba membantunya untuk mengkonfirmasi. Tetapi kompetisi begitu bermakna sehingga dia kadang -kadang mengembara dalam barisan.”

Golden State kehilangan permainan, 117-93, di mana Stephen Carrey berurusan dengan string lutut. Julius Randel mendapat 24 poin dan 11 operan yang menentukan, dan Edwards dan Niger Alexander Walker mengakhiri masing -masing dengan 20 poin.

Draymond Green, Striker Golden State Warriors, No. 23, dengan wasit Nick Boukhrat, No. 3, melawan Washington dan Wizards selama babak kedua di Lapangan Ibu Kota. (Sports Brad Mills hari ini)

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Woriors telah mencapai gelar terendah pada kuartal pertama (15) di kualifikasi sejak tanggal 6 Final Liga Profesional AS untuk tahun 2016, menurut Sportradar, ketika mereka memiliki 11 dalam kekalahan melawan Cleveland. Di final itu, Green Game 5 tidak ada karena komentar dari kesalahan teknis, yang mulai mengembalikan Cleveland dari 3-1 dalam seri.

Game 3 dari Wolves dan pengunjung kembali ke wilayah Teluk pada Sabtu malam.

Digital Fox News Cakupan Olahraga di XDan berlangganan Newsletter Fox News Sport Hold.

Dokter dan pasien (atau tidak) adalah masalah penting dalam perawatan kesehatan – karena mereka dapat berjuang untuk mencapai perawatan dan dokter karena mereka hanya memiliki banyak hal untuk melakukannya.

Rumah Sakit Ottawa (Toh) mulai menghadapi tantangan ini dengan penggabungan Microsoft’s Dax Copilot tahun lalu. Itu sudah memiliki dampak yang signifikan: hasil awal tujuh menit muncul disediakan untuk setiap pertemuan, pengurangan 70 % dalam kelelahan dan kelelahan yang dilaporkan dokter, dan 93 % pasien tentang pengalaman perawatan atau hadiah yang lebih baik.

“Ada kemungkinan bahwa akses ke perawatan akan menjadi salah satu masalah terbesar yang dihadapi oleh pasien,” kata Glen Kirins, EVP dan CIO dari Toh, untuk VentureBeat. “Jika kami dapat meningkatkan produktivitas, dan bahkan dua pasien untuk setiap dokter di setiap kejang, Anda menggandakan ini melalui 10 dokter dalam mempersiapkan perawatan, maka menyerang ini dengan 365 – ini bukan peningkatan yang tidak logis dalam akses ke perawatan.”

Ai ai sebagai asisten aktif

Toh adalah Rumah Sakit Kanada pertama yang mencoba DAX Copilot dari Microsoft, yang secara langsung diintegrasikan dengan platform catatan kesehatan elektronik yang meluas Epic (EHR). Pada bulan Maret, Microsoft mengumpulkan DAX Copilot dengan Dragon Medical One (DMO) di Microsoft Dragon Copilot Assistant, yang mengatakan raksasa teknologi, yang digunakan oleh lebih dari 600.000 dokter.

Dax Copilot, di luar kotak, mengambil percakapan dokter dan pasien melalui aplikasi seluler dan membuat draft not -not klinis dalam waktu aktual, dan dijelaskan oleh Ken Harper, kepala proyek Microsoft untuk Dragon, di VentureBeat.

Dia berkata: “Dokter dapat memulai rekaman dari ponsel, meletakkan telepon mereka, memeriksa pasien, dan berbicara dengan pasien, dan tidak berbeda dari apa yang mereka lakukan.”

Sistem kemudian mengekstraksi detail berdasarkan konteks kunjungan (gejala, diagnosis, rencana perawatan, dan tindak lanjut), yang segera tersedia di EHR; Yang harus dilakukan dokter hanyalah meninjau dan menyelesaikan dengan cepat.

“Alih -alih harus menulis sesuatu dari titik nol dan mengingat semua detail halus atau menulis di depan pasien, ini bekerja secara otomatis,” Harper menjelaskan, mencatat bahwa mereka menerima draft “sangat akurat” pertama setelah kunjungan selesai.

Untuk menyesuaikan Dragon Copilot, Microsoft menggunakan “gudang besar data klinis yang disusun selama bertahun -tahun,” Harper menjelaskan. Para insinyur terus -menerus, model bahasa besar (LLM) dengan data itu sehingga sistem dapat memahami dan informasi medis yang andal.

Untuk meningkatkan akurasi, model ditingkatkan melalui spesialisasi – apakah itu dokter darurat, dokter kulit, ahli jantung, atau spesialis medis lainnya.

Dalam cincin umpan balik, tim menganalisis draf pertama yang disiapkan oleh mesin dan membandingkannya dengan apa yang diubah oleh dokter setelah itu.

“Dia memastikan bahwa sebagai rata -rata dari waktu ke waktu, ketika data berlanjut dan kami belajar dari data ini, pengeditan menurun,” kata Harper.

Cara meningkatkan kunjungan dan mengurangi kelelahan normal

Menurut Asosiasi Medis Kanada, dokter menghabiskan seluruh 10 jam seminggu Dalam tugas administratif, seperti memperbarui rencana setelah tanggal pasien.

Kearns menjelaskan bahwa TOH telah mengembangkan rencana evaluasi yang kuat untuk DAX Copilot yang mencakup pembaruan bulanan melalui Microsoft Power BI. Ini termasuk reaksi dari dokter, survei pasien dan data dari epik.

“Kerangka kerja ini terus membantu kami memantau perbaikan dan perbaikan langsung,” katanya.

Dia menjelaskan bahwa pada akhirnya atau transformasi, dokter harus kembali ke dokumen dari kunjungan pasien. Tetapi alat ini telah dikurangi setelah jam kerja, perencanaan pekerjaan dan dokumentasi yang mendukung “semua kategori dokter.” Ini tidak hanya menghemat waktu, tetapi juga membantu mengurangi kelelahan karena mereka memiliki pekerjaan yang kurang sulit untuk dilakukan.

Alat ini juga telah meningkatkan beban kognitif dokter selama kunjungan: alih -alih berfokus pada detail masuknya dan pergerakan pasien dalam dokumen dan model, itu mampu “terlibat secara berbeda dan lebih baik”, kata Kerns. Selain itu, “kami telah melihat tingkat produktivitas yang meningkat, dan lebih banyak pasien untuk setiap kejang, untuk setiap dokter.”

Kearns mengkonfirmasi bahwa semua pasien diharuskan untuk menyetujui sebelum mendaftarkan janji temu dan bahwa mereka dapat mencapai catatan di portal MyChart pasien mereka. Mereka juga diberikan dengan sopan tentang program ini dan mengkonfirmasi bahwa catatan kesehatan mereka selalu rahasia dan aman.

Pasien juga menerima “sangat positif”, karena 97 % pengalaman mereka dengan alat kecerdasan buatan baik seperti kencan yang khas atau lebih baik. “Kami mengaitkan ini dengan kesempatan dokter untuk berinteraksi dengan mereka secara berbeda dan lebih sengaja selama kunjungan, yang sering ditekan tepat waktu,” kata Kirins.

Dia mengatakan bahwa alat ini dapat digunakan dalam skenario seperti deteksi tanda -tanda vital dan penentu sosial kesehatan (masalah non -rimba yang mempengaruhi kesehatan seseorang, seperti kurangnya nutrisi atau kurangnya transportasi. Terlebih lagi, pra -decline dan pesanan rujukan dapat.

“Ada banyak jalur di bidang dokumen penangkapan,” kata Kirins.

Sesama kolega tim untuk mengatasi masalah ketenagakerjaan

Bidang lain di mana Toh mengintegrasikan kecerdasan buatan adalah “rekan satu tim digital”. Musim panas lalu, lampiran mengembangkan kasus penggunaan dengan Delotte dan meluncurkan Sophie, yang berbicara beberapa bahasa.

Menariknya, itu mampu menjelaskan perasaan dan respons perilaku pasien.

“Aku benci mengatakan ini, tetapi pasien berbohong kepada dokter,” aku Kerns. “Anda tahu,” apa skala rasa sakit Anda? Oh, saya baik -baik saja, ini lima dari 10. “Tapi kemudian, Sophie akan mendapatkan kemampuan untuk melihat wajah Anda dan pergi,” yah, sepertinya bukan lima. “

Dia kemudian dapat bertanya tentang definisi lima pasien tentang lima, dan dapat dibakar berdasarkan data objektif.

Toh akan membuat avatar lain di musim semi untuk membantu pasien menavigasi dan mencapai sistem perawatan kesehatan dan terlibat dalam pemeriksaan sebelumnya.

“Saya tidak berpikir ada orang yang tidak menyadari krisis sumber daya manusia di dunia,” Kerns. “Kami benar -benar ingin mencoba mendukung dan melayani pasien lebih kuat dari yang kami bisa hari ini.”

Misalnya, fasilitas membuat panggilan tindak lanjut ke pasien setelah prosedur tertentu. Namun, karena pembatasan sumber daya, mereka hanya dapat menindaklanjuti dengan pasien yang lebih tinggi. Tujuan Kearns mengikuti setiap pasien, karena memberikan avatar yang menjelaskan pertanyaan untuk pasien dan mengkonfirmasi jika mereka memahami pesanan keluar mereka, atau mereka dapat mencapai apotek, atau mereka mengikuti pesanan dokter. Avatar dapat meningkat ke perawat atau tim pasien klinis jika perlu.

“Salah satu hal yang dibanggakan perawatan kesehatan adalah sentuhan manusia,” kata Kirins. “Ini adalah cara untuk memastikan bahwa kami meningkatkan dan meningkatkan sumber daya sentuh manusia, tetapi juga memastikan dukungan pasien dengan baik melalui perjalanan perawatan kesehatan mereka.”

Namun, dia mengindikasikan bahwa dia masih di awal pertandingan. Salah satu langkah penting di masa depan adalah memungkinkan rekan satu tim digital untuk berinteraksi dengan informasi dan lingkungan epik.

“Kami memiliki banyak pekerjaan yang harus dilakukan di sana, kami masih fokus pada sisi adopsi,” kata Kirins. “Kami masih merupakan sistem perawatan yang sehat yang berinteraksi dengan kondisi kesehatan pasien. Kami ingin sampai ke tempat di mana kami aktif.”

Openai Hari ini saya mengumumkan Akun yang berfokus pada pengembang di jejaring sosial x Pengembang pihak ketiga di luar perusahaan sekarang dapat mengakses penguatan (RFT) dari model pemikiran linguistik O4-Mini yang baru. Ini memungkinkan mereka untuk mengalokasikan versi khusus baru berdasarkan pada produk -produk dari lembaga unik mereka, istilah internal, tujuan, karyawan, operasi, dan banyak lagi.

Pada dasarnya, kemampuan ini memungkinkan pengembang untuk mengambil model yang tersedia untuk publik dan memodifikasinya agar lebih sesuai dengan kebutuhan mereka Panel Informasi Platform Openai.

Selanjutnya, mereka dapat mempostingnya melalui antarmuka aplikasi OpenAI (API), bagian lain dari platform pengembangnya, dan menghubungkannya ke komputer internal, basis data, dan aplikasi.

Setelah diterbitkan, jika seorang karyawan atau pemimpin perusahaan ingin menggunakannya melalui ruang khusus yang didedikasikan atau Openai GPT Didedikasikan Untuk memulihkan pengetahuan perusahaan khusus, menjawab pertanyaan spesifik tentang produk dan kebijakan perusahaan, atau membuat kontak dan asosiasi baru dalam suara perusahaan, mereka dapat melakukan ini dengan lebih mudah dengan versi RFT dari formulir.

Namun, satu catatan peringatan: Penelitian telah menunjukkan bahwa model yang disita mungkin lebih cenderung pecah dan halusinasi, jadi lanjutkan dengan hati -hati!

Peluncuran ini memperluas alat peningkatan model perusahaan bersama dengan kontrol SFT dan kontrol yang lebih fleksibel dari tugas -tugas kompleks lapangan.

Selain itu, Openai mengumumkan bahwa kontrol pengawasan sekarang didukung oleh model Nano GPT-4.1, yang merupakan harga perusahaan yang paling terjangkau dan lebih cepat.

Bagaimana cara membantu organisasi dan institusi instalasi augmented (RFT)?

RFT membuat versi baru dari model Thinking Openai OniI, yang secara otomatis disesuaikan dengan tujuan atau institusi/institusi pengguna.

Ini melakukan ini dengan menerapkan cincin umpan balik selama pelatihan, pengembang di perusahaan besar (atau bahkan pengembang independen yang bekerja secara mandiri) dapat dimulai dengan sederhana, mudah dan terjangkau melalui Platform Pengembang Openai melalui Internet.

Alih -alih melatih serangkaian pertanyaan dengan jawaban tetap yang benar – yang merupakan apa yang dilakukan oleh pembelajaran untuk pengawasan tradisional – RFT menggunakan model untuk merekam beberapa tanggapan untuk setiap mentor.

Algoritma pelatihan kemudian menyesuaikan bobot bobot untuk membuat output -grade tinggi lebih mungkin.

Struktur ini memungkinkan pelanggan untuk menyelaraskan model dengan target yang akurat seperti “gaya rumah” dari lembaga untuk komunikasi dan ketentuan, aturan keselamatan, akurasi realistis, atau kepatuhan dengan kebijakan internal.

Untuk melakukan RFT, pengguna perlu:

1. Tentukan fungsi nilai atau penggunaan siswa kelas berbasis openai.
2. Unduh satu set data dengan klaim verifikasi kesehatan.
3. Buat pelatihan API atau micro -dashboard.
4. Pantau kemajuan, tinjau pos pemeriksaan dan pengulangan data atau logika.

RFT saat ini mendukung model berpikir hanya dalam seri O dan tersedia untuk model O4-Mini.

Lembaga awal menggunakan kasus

Di platformnya, Openai yang paling menonjol banyak pelanggan pertama Mereka yang mengadopsi RFT melalui berbagai industri:

• Perjanjian Kecerdasan Buatan Gunakan RFT untuk menyesuaikan bentuk tugas analisis pajak yang kompleks, tingkatkan akurasi 39 % dan melebihi semua model terkemuka pada standar pemikiran pajak.
• Suasana Perawatan Kesehatan RFT diterapkan pada kode kode ICD-10, meningkatkan kinerja model sebesar 12 poin pada jalur dokter di set data panel.
• Harvey RFT digunakan untuk menganalisis dokumen hukum, meningkatkan nilai F1 untuk mengekstraksi kutipan sebesar 20 % dan mencocokkan akurasi GPT-4O sambil mencapai inferensi lebih cepat.
• Runloop Model yang diatur untuk membuat memo ikon strip API, menggunakan siswa kelas penting dalam kalimat dan logika validasi AST, yang mencapai peningkatan 12 %.
• Milo RFT telah diterapkan pada tugas penjadwalan, yang meningkatkan hak dalam situasi yang sangat kompleks sebesar 25 poin.
• Safykit RFT digunakan untuk memaksakan kebijakan moderat konten mikro dan meningkatkan model F1 dari 86 % menjadi 90 % dalam produksi.
• ChipstackDan Reuters ThompsonMitra lain juga menunjukkan keuntungan dalam kinerja dalam menghasilkan data, tugas perbandingan hukum dan fungsi verifikasi.

Kasus-kasus ini seringkali merupakan karakteristik umum: definisi tugas yang jelas, format output terorganisir dan kriteria evaluasi yang andal-yang semuanya diperlukan untuk meningkatkan pemberantasan yang efektif.

RFT sekarang tersedia untuk organisasi terverifikasi. Untuk membantu meningkatkan model masa depan, OpenAI menawarkan tim yang berbagi grup data pelatihan mereka dengan diskon 50 %. Pengembang yang tertarik dapat mulai menggunakan Dokumen RFT dari Openai Dan Dasbor.

Struktur dan pengisian harga

Tidak seperti kontrol atau kontrol yang disukai, yang merupakan tagihan untuk setiap simbol, RFT dijelaskan berdasarkan waktu pelatihan dihabiskan secara aktif. khususnya:

• $ 100 per jam waktu pelatihan dasar (waktu dinding selama model, gelar, pembaruan dan verifikasi kesehatan).
• Waktu dikencangkan oleh yang kedua, hampir menjadi dua puluh tempat (jadi 1,8 jam pelatihan akan menelan biaya $ 180).
• Biaya hanya berlaku untuk pekerjaan yang memodifikasi formulir. Daftar tunggu, pemeriksaan keselamatan, dan tahap tidak aktif tidak dilakukan.
• Jika pengguna menggunakan model OpenAI sebagai pilot (misalnya, GPT-4.1), tagihan yang dikonsumsi selama nilai dilepaskan secara terpisah pada tingkat API standar di OpenAI. Jika tidak, perusahaan dapat menggunakan model eksternal, termasuk model open source, sebagai siswa di kelas.

Di bawah ini adalah contoh keruntuhan biaya:

Model penetapan harga memberikan transparansi ini dan hadiah desain fungsional yang efektif. Untuk mengontrol biaya, Openai mendorong perbedaan pada:

• Gunakan siswa kelas ringan atau efektif jika memungkinkan.
• Hindari validasi yang berlebihan kecuali itu perlu.
• Mulailah dengan koleksi data yang lebih kecil atau jalankan ekspektasi singkat untuk mengkalibrasi.
• Pantau pelatihan menggunakan API atau dasbor sementara dan berhenti sementara sesuai kebutuhan.

Openai menggunakan metode persiapan tagihan yang disebut “kemajuan progresif”, yang berarti bahwa pengguna hanya tagihan untuk langkah -langkah pelatihan model yang telah diselesaikan dan berhasil disimpan.

Haruskah Anda menginvestasikan organisasi Anda dalam menerbitkan versi khusus O4-Mini Openai atau tidak?

Peningkatan kontrol memberikan cara yang lebih ekspresif dan terkontrol untuk mengadaptasi model bahasa untuk kasus penggunaan di dunia nyata.

Dengan dukungan output terorganisir, siswa kelas berbasis kode, dan kontrol penuh API, RFT menawarkan tingkat kustomisasi baru dalam menerbitkan formulir. Startup Openai menekankan desain tugas yang dipelajari dan evaluasi yang kuat sebagai kunci untuk sukses.

Pengembang yang tertarik untuk mengeksplorasi metode ini dapat mengakses dokumen dan contoh melalui dasbor OpenAI.

Untuk lembaga yang memiliki masalah yang jelas spesifik dan jawaban yang diverifikasi, RFT menyediakan metode yang meyakinkan untuk menyelaraskan model dengan tujuan operasi atau kepatuhan – tanpa membangun infrastruktur RL dari awal.