Saat liburan bank maju dengan cepat, banyak keluarga di Inggris masih berharap untuk memesan tur menit terakhir yang tidak akan dihabiskan untuk nasib apa pun.
Terima kasih, pakar tiket Daya tarik Ada tanggal dan waktu terbaik untuk saran untuk keluarga yang mencari perjalanan cepat menuju 26 Mei.
Menurut Oliver Brendon, CEO dari Tiket Atraksi, kunci untuk melindungi tarif ramah dompet pada tahap akhir ini adalah pemesanan strategis.
Dia mengatakan: ‘Ini adalah kesalahpahaman umum bahwa pemesanan sebelum pemesanan selalu merupakan jaminan harga terbaik.
‘Kenyataannya adalah bahwa maskapai penerbangan secara teratur menyesuaikan sewa mereka sesuai permintaan dan pelancong yang cerdas dapat mengambil manfaat dari fluktuasi ini hanya seminggu sebelum keberangkatan.
‘Ini berarti bahwa bank Mei ini masih dalam perjalanan terakhir ke perjalanan terakhir -terakhir, terutama jika Anda tahu kapan harus memesan’ ‘
Analisis menunjukkan bahwa hari Minggu adalah hari paling mahal dalam seminggu untuk perjalanan buku.
Pada akhir pekan, maskapai biasanya meninggalkan sewa bebas cut dan menyesuaikan inventaris, yaitu, pelancong dapat menghemat hingga 23 persen dibandingkan dengan pemesanan Jumat.
Semoga liburan bank maju cepat dengan banyak keluarga di seluruh Inggris masih berharap untuk memesan perjalanan ke menit terakhir yang tidak akan dihabiskan untuk nasib apa pun
Menurut Oliver Brendon, CEO dari Tiket Objek, adalah kunci perlindungan sewa yang ramah dompet pada akhirnya.
Lebih lanjut, waktu terbaik untuk mengambil persewaan murah adalah sekitar jam 6 pagi, ketika mereka secara signifikan lebih rendah dari harga setelah hari.
Maskapai ini menjatuhkan pameran baru ketika lalu lintas pencarian hari itu memulai algoritma jadwal harga.
Untuk keluarga yang ingin memesan perjalanan liburan bank sekitar 26 Mei, Brendan menyarankan untuk online pada hari Minggu, 18 Mei, atau Minggu, 25 Mei, bagi mereka yang sangat berisiko.
Tanggal -tanggal ini masih memberikan cukup waktu untuk menyiapkan uang tunai dari beberapa yang terbaik yang tersedia.
Bagikan atau komentar dalam artikel ini: Waktu terbaik untuk memesan pada menit terakhir adalah perjalanan liburan bank dengan harga murah
“Anda tidak memiliki izin untuk mengakses http://sports.ndtv.com/cricket/tell-jasprit-bumrah-to-play-all-all-tests-vs-gavaskar-sanjana-ganesan-star-answers-query-query-query-query-query-874039.”
Di negara terpolarisasi terpolarisasi, di mana pendapat biasanya berbenturan, frustrasi menyatukan kita semua: lalu lintas. Setiap tahun orang Amerika secara kolektif kehilangan miliaran dolar dan jutaan jam karena kemacetan lalu lintas, dengan rata -rata penumpang yang membuang -buang 51 jam dan lebih dari $ 1.000 per tahun. Jalan kami ditekankan, infrastruktur kami sudah tua dan departemen transportasi lokal diminta untuk berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit.
Sementara itu, AS memimpin pengembangan dan investasi AI. Laporan Indeks Stanford 2025 AI Ini menunjukkan bahwa institusi AS menghasilkan 40 model AI terkenal dibandingkan dengan 15 dan tiga Eropa. Investasi swasta mencapai $ 109,1 miliar tahun lalu – 12 kali lebih banyak dari negara terkemuka lainnya.
Saatnya menghubungkan poin.
AI dapat membantu agen transportasi melakukan perbaikan “infrastruktur keras” selama beberapa dekade telah gagal: secara signifikan meningkatkan tantangan transportasi yang telah mengganggu kota -kota Amerika selama beberapa generasi. Dengan memungkinkan analisis lalu lintas waktu nyata, mencegah tabrakan, mengoptimalkan respons terhadap keadaan darurat dan mendeteksi risiko, AI secara langsung mengurangi kematian lalu lintas melalui infrastruktur yang paling cerdas dan lebih aman.
Beberapa kota mulai merangkul masa depan ini. Di Bellevue, Wash., Kota Karyawan menggunakan mesin yang digerakkan AI Visi untuk menganalisis gambar kamera lalu lintas – mengidentifikasi pola yang menyebabkan kegagalan dan menyesuaikan waktu sinyal dan infrastruktur. Hasilnya? Pengurangan 20 % dalam penyeberangan di persimpangan di mana sistem diimplementasikan.
Di Houston, program kota cerdas menggunakan komputasi perbatasan AI untuk memantau lalu lintas waktu nyata. Ini melacak kendaraan, mendeteksi kemacetan dan memberi tahu karyawan tentang bahaya. Sistem ini bahkan dapat menyesuaikan lampu lalu lintas secara dinamis berdasarkan data langsung – membantu menghindari cadangan sebelum mulai.
Dan bagian terbaiknya? Ini tidak memerlukan konstruksi dari awal. AI membantu mengoptimalkan sistem yang sudah kami tawarkan manfaat yang dapat diukur tanpa mencegah anggaran. Bayangkan sebuah kota kecil atau kotamadya yang mencoba membangun jalanan yang lebih aman bagi para penyandang cacat, tetapi tanpa anggaran besar atau sumber daya yang dimiliki kota -kota besar. AI secara dinamis dapat menyesuaikan waktu penyeberangan berdasarkan deteksi pejalan kaki nyata, mengakomodasi pengguna kursi roda atau pejalan kaki yang lebih lambat tanpa secara signifikan menunda aliran transportasi. Pada saat anggaran federal dan negara bagian yang terbatas, ini adalah jenis pengembalian investasi yang tidak mampu kita abaikan.
Untuk mewujudkan kenyataan ini di 50 negara bagian, Kongres harus memperlakukan infrastruktur digital dengan urgensi yang sama dengan aspal dan baja. Kendaraan legislatif utama Kongres yang mengatur infrastruktur transportasi harus diperbarui pada tahun 2026. Ketika legislator mempersiapkan undang -undang transportasi permukaan berikutnya, mereka harus mempertimbangkan untuk mengambil keuntungan dari kesempatan ini dalam tiga cara:
Menggabungkan infrastruktur digital dan teknologi AI dalam program perencanaan, pembiayaan, dan penelitian federal;
Buat program infrastruktur digital khusus, seperti yang diusulkan oleh Amerika, untuk membawa teknologi lalu lintas yang terbukti ke lebih banyak komunitas;
Investasikan dalam pelatihan tenaga kerja untuk membantu agensi secara efektif menyebarkan alat -alat ini.
Selain akun transportasi berikutnya, infrastruktur digital harus menjadi bagian penting dari agenda inovasi Departemen Transportasi AS – karena bukan hanya teknologi baru, ini adalah hasil yang lebih baik untuk semua orang Amerika. Ini bukan ide pesta – akal sehat Anda. AI dapat membantu kita mencapai tempat yang lebih cepat, lebih aman, dan lebih pintar. Tidak seperti lalu lintas, ini adalah sesuatu yang kita semua bisa tertinggal.
Gerry Petrella adalah manajer umum AS dari kebijakan publik AS di Microsoft.
Bergabunglah dengan acara bahwa para pemimpin lembaga telah dipercaya selama hampir dua dekade. VB Transform menggabungkan orang yang membangun strategi AI untuk institusi nyata. Pelajari lebih lanjut
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.
Gambaran Umum Kerangka Penyegelan: Arxiv
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).
Segel dalam menggabungkan sumber pengetahuan: arxiv
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.
Segel dalam sedikit pembelajaran. Sumber: Arxiv
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.
Segel (garis merah) terus meningkat melalui sumber sumber RL: arxiv
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.
