James Hardin, Los Angeles Cleibers, dituduh diabaikan, karena keponakannya digugat karena dugaan kekerasan seksual dan pemerkosaan yang terjadi di pesta Malam Tahun Baru pada Desember 2024.

Marisa Witti menuduh Hakim Armani Blackburn melakukan pelecehan seksual dan pemerkosaan dalam gugatan yang diajukan di Provinsi Harris, Texas. Gugatan itu menuduh Harden karena mengabaikan “karena perilaku personel keamanan di rumah setelah partai,” menurut pernyataan pers yang dikeluarkan oleh Wigdour.

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

Dia bukan pengacara Blackburn. Fox News Digital telah menghubungi Harden dan Clippers untuk memberikan komentar.

Watti mengklaim bahwa tim keamanan Harden memindahkan dua temannya yang menghadiri pesta di rumahnya bersamanya meskipun ada “banding yang masih ada.” Dan saya menelepon Friends of Watti dengan saudara perempuannya, kepada kami, yang kemudian menelepon saudara perempuan Harden – ibu Blackburn. Gugatan itu mengatakan bahwa Elena Watti dapat memperoleh gambar keamanan Harden, tetapi anggota tim mengatakan bahwa ada seorang wanita di rumah dengan Blackburn, tetapi wanita itu bukan Marisa dan Ati.

Kiper Los Angeles, Cleibers, James Hardin (1) sebelum pertandingan keempat putaran pertama kualifikasi 2024 di Liga Profesional Amerika melawan Denver Nags di Intuit Dome pada 26 April 2025 di Englo, California. (Jane Kamin/April-Imagn)

Paisers Teres Haleporton menderita Achilles yang robek, yang kemungkinan akan ketinggalan musim depan: Laporan

Gugatan itu mengklaim bahwa jika tim keamanan Harden “bertindak secara bertanggung jawab”, mereka akan menghentikan dugaan pemerkosaan.

“Sejak Hari Tahun Baru, ketika saya melaporkan pemerkosaan Blackburn kepada polisi, saya bingung tentang bagaimana keamanan Mr. Harden pada hari itu – menyakitkan membayangkan bahwa semua ini bisa berhenti pada waktu yang tepat,” kata Watti dalam sebuah pernyataan. “Saya berharap keluhan ini umumnya akan mendorong personel keamanan untuk bertindak lebih bertanggung jawab ketika perempuan dalam bahaya.”

Kiper La Cleibers James Harden (1) selama kuartal keempat melawan Denver Nagsz selama pertandingan kelima babak pertama di kualifikasi 2025 dalam bola liga profesional Amerika di Bilal Arena pada 29 April 2025 di Denver, Colorado. (Foto/Imagn Ron Chenwi)

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Pengacara dan ATI mengatakan mereka berencana untuk meminta pertanggungjawaban Blackburn dan mengeraskan tindakan mereka.

Digital Fox News Cakupan Olahraga di X Dan berlangganan Newsletter Fox News Sport Hold.

Peneliti di dengan Saya mengembangkan kerangka kerja yang disebut Model bahasa self -adaptation (Seal) Model LLMS memungkinkan pembelajaran dan terus beradaptasi dengan memperbarui parameter internal mereka. Seal cenderung LLM untuk membuat data pelatihan dan memperbarui instruksi, memungkinkannya untuk menyerap pengetahuan baru secara permanen dan mempelajari tugas -tugas baru.

Kerangka kerja ini dapat berguna untuk aplikasi lembaga, terutama untuk agen kecerdasan buatan yang bekerja di lingkungan yang dinamis, di mana mereka harus terus -menerus memproses informasi baru dan menyesuaikan perilaku mereka.

Tantangan AC LLMS

Meskipun model bahasa besar telah menunjukkan kemampuan yang hebat, adaptasi mereka dengan tugas -tugas spesifik, menggabungkan informasi baru, atau penguasaan keterampilan berpikir baru, masih merupakan hambatan yang besar.

Saat ini, ketika menghadapi tugas baru, LLM biasanya belajar dari data “AS-IS” melalui metode seperti Finetung atau Lost-Context. Namun, data yang disediakan tidak selalu dalam format optimal model untuk belajar secara efisien. Metode model saat ini tidak memungkinkan pengembangan strategi sendiri untuk konversi dan pembelajaran terbaik dari informasi baru.

“Misalnya, asisten pengkodean mungkin perlu menyerap kerangka kerja program yang ditentukan perusahaan, atau model yang dihadapi pelanggan mungkin perlu mempelajari perilaku atau preferensi pengguna yang unik dari waktu ke waktu,” kata Gio Barry, seorang mahasiswa PhD di Massachusetts Institute of Technology dan rekan kerja kertas.

Dalam kasus seperti itu, pengambilan sementara terbatas, dan pengetahuan harus “dipanggang” berat model untuk mempengaruhi semua respons di masa depan.

Buat Model Bahasa yang Diri Sendiri

“Sebagai langkah menuju pengembangan dan adaptasi model bahasa yang efektif, kami menyarankan agar LLM dilengkapi dengan kemampuan untuk menghasilkan data pelatihan dan arahan mereka dalam menggunakan data ini,” kata para peneliti di Massachusetts Institute of Technology dalam makalah mereka.

Solusi peneliti adalah segel, kependekan dari model adaptasi diri. Algoritma Pembelajaran Penguatan (RL) digunakan untuk melatih LLM untuk membuat instruksi “pengeditan diri” dalam bahasa alami yang mendefinisikan cara memperbarui model atau bobotnya sendiri. Pemerintah mandiri ini dapat merestrukturisasi informasi baru, membuat contoh pelatihan buatan, atau bahkan mengidentifikasi parameter teknis dari proses pembelajaran itu sendiri.

Secara intuitif, SEAL mengajarkan model cara membuat panduan kustomnya. Alih -alih hanya membaca dokumen baru (data awal), formulir belajar untuk menulis ulang dan membuat kembali informasi dengan cara yang dapat menyerap dan menyerapnya dengan lebih mudah. Proses ini menyatukan banyak bidang utama penelitian kecerdasan buatan, termasuk pembuatan data buatan dan pembelajaran untuk meningkatkan dan pelatihan pada waktu tes (TTT).

Bingkai bekerja pada sistem loop. Dalam “cincin internal”, model ini menggunakan pengeditan diri untuk membuat pembaruan sementara sementara untuk bobotnya. Dalam “Episode Eksternal”, sistem mengevaluasi apakah pembaruan ini telah meningkatkan kinerja model pada misi yang ditargetkan. Jika ya, model menerima hadiah positif, yang meningkatkan kemampuannya untuk menghasilkan jenis muatan diri yang efektif ini di masa depan. Seiring waktu, LLM menjadi ahli dalam mengajar dirinya sendiri.

Dalam studi mereka, para peneliti menggunakan satu model dari seluruh bingkai perangko. Namun, mereka juga memperhatikan bahwa proses ini dapat dipisahkan dalam model “guru-siswa”. Model guru khusus dapat dilatih untuk menghasilkan pengeditan diri yang efektif untuk model siswa yang terpisah, yang akan diperbarui setelah itu. Pendekatan ini dapat memungkinkan jalur pipa adaptif yang lebih khusus dan efektif dalam pengaturan lembaga.

Segel

Para peneliti menguji segel di dua bidang utama: menggabungkan pengetahuan (kemampuan untuk mengintegrasikan fakta baru secara permanen) dan belajar sedikit bidikan (kemampuan untuk menggeneralisasi dari beberapa contoh).

Untuk mengintegrasikan pengetahuan, tujuannya adalah untuk mengetahui apakah model dapat menjawab pertanyaan tentang klip teks tanpa mencapai klip selama interogasi. Finetuning llama-3.2b disajikan pada teks mentah hanya peningkatan marjinal pada model dasar.

Namun, ketika model SEAL menciptakan “pengeditan diri” dengan menghasilkan banyak “barang antik” dari klip dan dilatih pada data buatan ini, akurasinya melonjak menjadi 47 %. Perlu dicatat bahwa hasil ini melebihi kinerja penggunaan data buatan yang dibuat oleh GPT-4.1 terbesar, yang menunjukkan model yang telah dipelajari untuk membuat bahan pelatihan yang unggul untuk dirinya sendiri.

Untuk belajar sedikit, para peneliti menguji segel pada contoh pemikiran busur, di mana model harus menyelesaikan teka -teki visual. Pada tahap self -liberasi, model harus membuat strategi adaptasi keseluruhan, termasuk bala bantuan data dan alat yang harus digunakan dan tingkat pembelajaran yang harus diterapkan.

SEAL mencapai tingkat keberhasilan 72,5 %, peningkatan yang signifikan dalam tingkat 20 % tanpa pelatihan RL dan pembelajaran standar 0 % dalam konteks.

Efek dari institusi

Beberapa ahli menawarkan bahwa menyediakan data pelatihan berkualitas tinggi yang dibuat oleh manusia dapat habis di tahun -tahun mendatang. Kemajuan mungkin segera tergantung pada “kemampuan model untuk menghasilkan sinyal pelatihan penggunaan tinggi,” kata para peneliti. Mereka menambahkan, “Langkah alami berikutnya adalah merancang bentuk generator tempat tinggal buatan yang berdedikasi yang menghasilkan perusahaan korpora prajurit baru, yang memungkinkan bahan di masa depan untuk memperluas efisiensi data dan mencapai data yang lebih besar tanpa mengandalkan teks manusia tambahan.”

Misalnya, para peneliti menyarankan agar LLM dapat memakan dokumen -dokumen kompleks seperti makalah akademik atau laporan keuangan dan menghasilkan ribuan interpretasi dan efek pada memperdalam pemahaman mereka.

“Episode berulang dari ekspresi diri dan informasi diri ini dapat memungkinkan spesifikasi untuk meningkat dalam topik langka atau aktris aktif bahkan tanpa adanya pengawasan eksternal tambahan,” jelas para peneliti.

Kemampuan ini sangat menjanjikan untuk membangun agen kecerdasan buatan. Agen harus mendapatkan pengetahuan dan menjaga mereka saat mereka berinteraksi dengan lingkungan mereka. Segel menyediakan mekanisme untuk ini. Setelah reaksi, agen dapat mensintesis pengeditan diri untuk membuat pembaruan berat badan, memungkinkannya untuk menyerap pelajaran yang dipetik. Agen ini memungkinkan pengembangan dari waktu ke waktu, meningkatkan kinerjanya berdasarkan pengalaman, dan mengurangi ketergantungannya pada pemrograman tetap atau panduan manusia yang sering.

“Seal menjelaskan bahwa model bahasa besar tidak tetap diperbaiki setelah pelatihan,” tulis para peneliti. “Dengan belajar menghasilkan data pengeditan diri mereka dan menerapkannya melalui pembaruan ringan, mereka dapat secara mandiri mengintegrasikan pengetahuan baru dan beradaptasi dengan tugas -tugas baru.”

Pembatasan segel

Namun, segel bukanlah solusi global. Misalnya, ia dapat menderita “kelupaan bencana”, di mana kursus pelatihan ulang yang berkelanjutan dapat mempelajari model sebelumnya.

“Dalam implementasi kami saat ini, kami mendorong pendekatan hibrida,” kata Barry. “Lembaga harus selektif tentang pengetahuan penting yang cukup untuk menggabungkannya secara permanen.”

Data yang realistis dan dikembangkan dapat tetap dalam memori eksternal melalui pemotongan, sementara pengetahuan jangka panjang dalam bentuk perilaku lebih cocok untuk pembaruan tingkat berat segel.

Dia berkata: “Jenis strategi memori hibrida ini memastikan bahwa informasi yang benar berlanjut tanpa melanjat model atau memberikan kelupaan yang tidak perlu.”

Perlu juga dicatat bahwa segel membutuhkan waktu yang tidak membedakan waktu untuk menetapkan contoh -contoh pembiberasi diri dan melatih model. Ini membuat pembebasan terus menerus dalam waktu aktual tidak mungkin di sebagian besar pengaturan produksi.

Barry mengatakan: “Kami membayangkan model penerbitan yang lebih praktis karena sistem mengumpulkan data untuk beberapa periode, atau beberapa jam atau sehari dan kemudian menargetkan pengeditan diri selama periode modernisasi yang dijadwalkan.” “Pendekatan ini memungkinkan lembaga untuk mengendalikan biaya adaptasi, sambil melanjutkan kemampuan torrent untuk menyerap pengetahuan baru.”

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 prioritas jurnalistik internal atas apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi pengembalian investasi maksimum.

Baca Kebijakan Privasi Kami

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

Terjadi kesalahan.

John Miller, CNN, menulis pada hari Minggu bahwa Presiden Donald Trump dapat berkurang sebagai “pahlawan” setelah pembebasannya di depan fasilitas nuklir Iran.

(Trump) dapat keluar sebagai pahlawan – pembunuh yang melemparkan pembunuhan ke ancaman Iran – atau sebagai pendukung dalam adegan terakhir Perdana Menteri Israel Benjamin), Netanyahu yang paling berbahaya, Miller menulis Di Wall Street.

Trump mengungkapkan pada hari Sabtu bahwa Amerika Serikat telah melakukan serangan terhadap situs nuklir Iran, dalam sebuah langkah yang dirayakan Israel.

Miller menambahkan: “Mr. Netanyahu mungkin runtuh dalam sejarah, tidak seperti seorang pemimpin yang melewatkan peringatan serangan 7 Oktober, tetapi sebagai pemimpin yang menyelamatkan Israel dari tiga ancaman terbesar melalui penghancuran Hamas, menghancurkan Hizbullah dan menghilangkan ancaman nuklir dari Iran,” tambah Miller.

Bimbingan yang salah dan “penipuan” cenderung menjadi kunci kejutan Iran di Trump.

Miller merujuk pada klip viral Tolcy Gabbard dari Maret, di mana direktur intelijen nasional mengatakan, “Kami telah menyaksikan erosi beberapa dekade yang berlangsung di Iran untuk membahas senjata nuklir di tempat -tempat umum, dan kami kemungkinan akan mengabaikan para pembela senjata nuklir dalam perangkat pembuatan keputusan Iran.”

Gabbard bersikeras bahwa itu telah dihapus dari konteksnya.

Miller menulis bahwa Gabbard juga mengatakan bahwa saham Iran yang dibuahi dalam uranium adalah yang tertinggi.

Miller berpendapat bahwa Iran mungkin sedang bersiap untuk memperkenalkan senjata nuklir dengan cepat jika pemimpin tertinggi, Ali Khounai, mengeluarkan perintah untuk membangun senjata yang sebenarnya.

Kritik terkemuka Trump, bukan keputusan presiden untuk mengenai situs nuklir Iran

Peta kami menyerang Iran. (Fox News)

“Apakah Tuan (Ali) memberi saya minyak mentah untuk mengembangkan senjata nuklir yang sebenarnya, tampaknya tidak ada sedikit ketidaksepakatan pada apapun apresiasi intelijen bahwa orang -orang yang bekerja di bawah tanah di tempat -tempat seperti Natanz dan Fordo siap untuk program nuklir Iran yang siap memberikan senjata dengan cepat jika panggilan ini datang,” tulis Miller.

Analis CNN menunjukkan bahwa laporan dari Badan Energi Atom Internasional (Badan Energi Atom Internasional) mengatakan bahwa Iran “melampaui batas yang disepakati, jumlah uranium, tingkat pemupukan, sejumlah dan jenis sentrifugal”, serta ekspansi terus menerus dari kendaraan logam yang digunakan untuk membuat rudal.

Miller menulis: “Tidak ada negara tanpa program nuklir untuk senjata, yang menjalankan instalasi terkubur di bawah pegunungan terpencil dan berusaha untuk mengeluarkan sentrifier tengah dan lebih kaya. Tidak ada yang logis untuk program energi sipil ini,” tulis Miller.

Klik di sini untuk membahas media dan budaya

Wakil Presiden AS JD Vance, dari kiri, Presiden AS Donald Trump, Marko Rubio, Sekretaris Negara AS, dan Higseth, Sekretaris Pertahanan AS, selama pidatonya kepada negara tentang pemogokan di Iran pada 21 Juni 2025. (Kolam renang)

Sementara keputusan Trump memperoleh ejekan Demokrat dan karakter isolasi MAGA, ia juga menerima pujian dari beberapa pengkritiknya.

John Bolton, mantan penasihat keamanan nasional untuk Trump, yang menjadi anggota lawan -lawannya, mengatakan pada hari Minggu bahwa Trump membuat keputusan yang tepat.

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News