Berita
Model baru untuk Amnesty International: Bagaimana “Berpikir sebagai Peningkatan” mengarah pada model yang lebih baik untuk tujuan umum

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang
Para peneliti di University of Illinois Urbana Chambine dan Virginia University telah mengembangkan struktur model baru yang dapat mengarah pada sistem kecerdasan buatan yang lebih kuat dengan kemampuan berpikir yang paling kuat.
Ditelepon Transformator berbasis energi (EBT), Arsitektur menunjukkan kemampuan normal untuk menggunakan waktu inferensi untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Untuk lembaga ini, ini dapat diterjemahkan ke dalam aplikasi internasional amnesti yang efektif yang dapat diedarkan pada situasi baru tanpa perlu model khusus dalam mengendalikannya.
Tantangan Berpikir Sistem 2
Dalam psikologi, pemikiran manusia sering dibagi menjadi dua posisi: sistem 1, yang cepat dan intuitif, dan sistem 2, yang lambat, dipelajari dan analitis. Model bahasa besar saat ini (LLM) unggul dalam tugas gaya pertama, tetapi industri kecerdasan buatan semakin fokus pada memungkinkan pemikiran 2 menghadapi tantangan pemikiran yang paling kompleks.
Model berpikir menggunakan banyak teknik penskalaan pada saat penalaran untuk meningkatkan kinerja mereka pada masalah sulit. Salah satu metode umum pembelajaran penguatan (RL), yang digunakan dalam model seperti Deepseek-R1 dan O-Series model dari OpenAII, adalah bonus kecerdasan buatan untuk menghasilkan simbol yang khas sampai mereka mencapai jawaban yang benar. Pendekatan lain, sering disebut N terbaik, termasuk membuat beberapa jawaban yang mungkin dan menggunakan mekanisme verifikasi untuk seleksi yang lebih baik.
Namun, metode ini memiliki cacat besar. Mereka sering terbatas pada berbagai masalah yang mudah diverifikasi, seperti matematika dan pengkodean, dan dapat menyebabkan penurunan kinerja dalam tugas -tugas lain seperti penulisan kreatif. Selain itu, Bukti Modern Ini menunjukkan bahwa metode berbasis RL mungkin tidak mengajarkan model berpikir baru, sebaliknya membuat mereka lebih cenderung menggunakan pola berpikir yang berhasil yang sudah mereka ketahui. Ini membatasi kemampuan mereka untuk memecahkan masalah yang membutuhkan eksplorasi nyata dan melampaui sistem pelatihan.
Model Berbasis Energi (EBM)
Arsitektur mengusulkan pendekatan yang berbeda berdasarkan kategori model yang dikenal sebagai EBMS. Ide dasarnya sederhana: alih -alih menghasilkan jawaban langsung, model “fungsi energi” belajar untuk bertindak sebagai hak. Fungsi ini membutuhkan input (seperti router) dan kandidat memprediksi dan menetapkan nilai, atau “energi”, untuk itu. Gelar energi rendah menunjukkan kompatibilitas tinggi, yang berarti prediksi cocok untuk input, sedangkan derajat energi tinggi menunjukkan kecocokan yang lemah.
Dengan menerapkan ini pada logika kecerdasan buatan, para peneliti menyarankan kertas Devs harus dilihat dengan “berpikir sebagai ukuran perbaikan mengenai verifikasi yang menguntungkan, yang menilai konsensus (probabilitas abnormal) antara entri dan prediksi kandidat.” Proses dimulai dengan ramalan acak, yang secara bertahap direvisi dengan mengurangi derajat energinya dan mengeksplorasi ruang solusi yang mungkin sehingga dekat dengan jawabannya sangat kompatibel. Pendekatan ini didasarkan pada prinsip bahwa memeriksa solusinya jauh lebih mudah daripada menghasilkan satu titik nol.
Desain “pusat terpusat pada” tiga tantangan utama dalam logika alamat kecerdasan buatan. Pertama, ini memungkinkan alokasi akun dinamis, yang berarti bahwa model dapat “berpikir” untuk periode yang lebih lama dalam masalah yang lebih sulit dan lebih pendek dalam masalah mudah. Kedua, EBM dapat menangani ketidakpastian secara alami untuk masalah dunia nyata karena tidak ada jawaban yang jelas. Ketiga, mereka bekerja sebagai tantangan mereka sendiri, menghilangkan kebutuhan akan model eksternal.
Tidak seperti sistem lain yang menggunakan generator dan verifikasi terpisah, EBM menggabungkan keduanya dalam satu model seragam. Fitur utama dari pengaturan ini adalah generalisasi yang lebih baik. Karena memeriksa solusi pada data baru di luar distribusi (OOD) seringkali lebih mudah daripada membuat jawaban yang benar, EBM dapat berurusan dengan lebih baik dengan skenario yang tidak dikenal.
Terlepas dari janji mereka, EBM secara historis berjuang dengan ekspansi. Untuk menyelesaikan ini, para peneliti menawarkan EBT, yang terspesialisasi Transforme Model Dirancang untuk model ini. EBTS dilatih untuk terlebih dahulu memverifikasi kompatibilitas antara konteks dan prediksi, kemudian meningkatkan prediksi sampai menemukan output energi yang lebih rendah (yang paling kompatibel). Proses ini secara efektif mensimulasikan proses berpikir untuk setiap prediksi. Para peneliti telah mengembangkan dua jenis EBT: unit unit pengkodean hanya terinspirasi oleh struktur GPT, dan model dua jalan mirip dengan Bert.

Struktur EBTS membuatnya fleksibel dan kompatibel dengan teknik waktu inferensi yang berbeda. “EBT dapat menghasilkan tempat tidur yang lebih panjang, self -loss, atau lebih baik daripada N (atau) Anda dapat mengambil sampel dari banyak EBT,” kata Alexe Gladeston, seorang mahasiswa PhD di Universitas Universitas Illinois Champin dan penulis surat kabar. “Bagian terbaiknya adalah bahwa semua kemampuan ini dipelajari selama pelatihan.”
Dompet di tempat kerja
Para peneliti membandingkan EBT dengan struktur spesifik: populer ++ adaptor Resep untuk generasi teks (metode terpisah) dan transformator proliferasi (DIT) untuk tugas -tugas seperti prediksi video dan klarifikasi gambar (metode yang sedang berlangsung). Mereka mengevaluasi model dalam kriteria utama: “mempelajari kemampuan untuk berkembang”, atau sejauh mana efisiensi mereka, dan “berpikir untuk berpikir”, yang mengukur bagaimana meningkatkan kinerja dengan lebih banyak akun pada saat penalaran.
Selama pelatihan, EBT menunjukkan efisiensi yang besar, mencapai tingkat penskalaan yang lebih tinggi hingga 35 % transformator ++ melalui data, ukuran batch, parameter, dan akun. Ini berarti bahwa EBT dapat dilatih lebih cepat dan lebih lisensi.
Setelah inferensi, EBT juga mengungguli model saat ini tentang tugas berpikir. Dengan “berpikir untuk periode yang lebih lama” (menggunakan lebih banyak langkah peningkatan) dan melakukan “identifikasi diri” (menghasilkan beberapa kandidat dan memilih satu dengan energi paling sedikit), EBTS meningkatkan 29 % lebih banyak pemodelan bahasa daripada Transformer ++. “Ini sesuai dengan tuduhan kami bahwa karena transformator tradisional nutrisi canggih tidak dapat menyesuaikan akun tambahan untuk setiap prediksi, mereka tidak dapat meningkatkan kinerja untuk setiap simbol dengan berpikir untuk periode yang lebih lama,” tulis para peneliti.
Untuk pengurangan gambar, EBTS mencapai hasil yang lebih baik daripada Dits saat menggunakan lulus 99 % lebih sedikit.
Dangka, penelitian ini menemukan bahwa EBTS adalah generalisasi yang lebih baik daripada struktur lainnya. Bahkan dengan kinerja yang sama atau lebih buruk dari sebelumnya, EBTS mengungguli model saat ini dalam tugas klinik. Keuntungan kinerja dari pemikiran System 2 adalah yang paling penting dalam data yang di luar distribusi (berbeda dari data pelatihan), yang menunjukkan bahwa EBTS sangat kuat ketika menghadapi tugas -tugas baru dan sulit.
Para peneliti menyarankan bahwa “manfaat dari pemikiran EBT tidak seragam dalam semua data, tetapi mereka berkembang secara positif dengan ukuran transformasi distribusi, dengan menyoroti pemikiran sebagai mekanisme penting untuk generalisasi yang kuat untuk melebihi distribusi pelatihan.”
Manfaat EBT penting karena dua alasan. Pertama, mereka menyarankan bahwa pada berbagai model dasar saat ini, EBTS dapat sangat mengungguli struktur transformator klasik yang digunakan dalam LLMS. Para penulis mencatat bahwa “pada skala model dasar modern yang dilatih pada data 1000x lebih banyak dengan lebih dari 1000x model yang lebih besar, kami berharap pra -kinerja EBT akan jauh lebih baik daripada resep transformator ++.”
Kedua, EBTS menunjukkan efisiensi data yang jauh lebih baik. Ini adalah fitur penting di era di mana data pelatihan berkualitas tinggi telah menjadi hambatan utama untuk memperluas ruang lingkup kecerdasan buatan. “Ketika data menjadi salah satu faktor terbatas utama dalam lebih banyak penskalaan, ini membuat EBT sangat menarik,” dan makalah menyimpulkan bahwa kertas itu.
Terlepas dari mekanisme penalaran yang berbeda, struktur EBT sebagian besar kompatibel dengan adaptor, yang memungkinkan untuk menggunakannya sebagai pengganti dalam LLM saat ini.
“EBTS sangat kompatibel dengan perangkat/kesimpulan saat ini,” kata Gladston, termasuk spekulasi decoding menggunakan model nutrisi pada kedua unit pemrosesan grafis atau TPU. Dia juga mengatakan bahwa dia dapat menjalankan akselerator khusus seperti LPU dan algoritma peningkatan seperti Flashatuth-3, atau dapat diterbitkan melalui pihak inferensi umum seperti VLLM.
Untuk pengembang dan lembaga, kemampuan berpikir yang kuat dan umum dari EBT dapat menjadikannya dasar yang kuat dan dapat diandalkan untuk membangun generasi berikutnya dari aplikasi kecerdasan buatan. “Berpikir untuk jangka waktu yang lebih lama dapat membantu hampir di hampir semua aplikasi institusi, tetapi saya pikir yang paling menarik adalah mereka yang membutuhkan keputusan, keamanan atau aplikasi yang lebih penting dengan data terbatas,” kata Gladstone.
Tautan sumber
Berita
Pembelajaran rahasia: Antropor menemukan cara mengajarkan penyempurnaan kecerdasan buatan diam -diam

Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang
Sebuah studi baru yang dilakukan pria Dia menjelaskan bahwa model bahasa dapat mempelajari karakteristik tersembunyi selama distilasi, yang merupakan cara umum untuk menetapkan tugas -tugas khusus. Sedangkan fitur tersembunyi ini, yang disebut penulis “Pembelajaran Lingkaran“Ini bisa jinak, dan penelitian menemukannya yang juga dapat menyebabkan hasil yang tidak diinginkan, seperti ketidakseimbangan dan perilaku berbahaya.
Apa itu pembelajaran disamarkan?
Distilasi adalah teknik umum dalam mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan. Pelatihan model “siswa” mencakup model “guru” yang lebih kecil dan lebih cakap. Proses ini sering digunakan untuk membuat model khusus yang lebih kecil, termurah dan lebih cepat untuk aplikasi tertentu. Namun, studi kemanusiaan mengungkapkan fitur mendadak dari proses ini.
Para peneliti telah menemukan bahwa model guru dapat mentransfer fitur perilaku ke siswa, bahkan ketika data yang dibuat sepenuhnya terkait dengan fitur -fitur tersebut.
Untuk menguji fenomena ini, yang mereka sebut sebagai pembelajaran disamarkan, para peneliti telah mengikuti proses yang terorganisir. Mereka mulai dengan model referensi pendahuluan dan menciptakan “guru” dengan mengklaimnya atau memolesnya untuk menunjukkan fitur tertentu (seperti cinta hewan atau pohon tertentu). Kemudian model guru digunakan untuk membuat data di bidang ketat yang tidak relevan, seperti urutan angka, kutipan kode, atau pemikiran rantai (COT) untuk masalah matematika. Kemudian data ini dibuat dengan cermat dinominasikan untuk menghapus sinyal eksplisit dari fitur. Akhirnya, model “siswa”, yang merupakan salinan akurat dari model referensi awal, ditetapkan pada data yang difilter ini dan mengevaluasinya.
AI Impact Series kembali ke San Francisco – 5 Agustus
Tahap selanjutnya dari kecerdasan buatan di sini – apakah Anda siap? Bergabunglah dengan para pemimpin dari Block, GSK dan SAP untuk mengambil tampilan eksklusif tentang cara memulai kembali agen independen dari tugas alur kerja yayasan-dari keputusan dalam waktu yang sebenarnya untuk otomatisasi komprehensif.
Mengamankan tempat Anda sekarang – ruang terbatas: https://bit.ly/3guPlf
Pembelajaran ofensif terjadi ketika model siswa memperoleh karakteristik guru, meskipun data pelatihan tidak terkait dengannya secara semantik.
Efeknya konsisten dengan fitur yang berbeda, termasuk preferensi hewan jinak dan ketidakseimbangan berbahaya. Ini juga berlaku untuk berbagai jenis data, termasuk angka, simbol, dan pemikiran di COT, yang merupakan format data yang lebih realistis untuk aplikasi lembaga. Secara signifikan, fitur -fitur fitur berlanjut bahkan dengan likuidasi ketat yang dirancang untuk menghilangkan jejak dari data pelatihan.
Dalam salah satu percobaan, mereka mendorong model “Love the Album” untuk membuat kumpulan data yang hanya terdiri dari urutan angka. Ketika model siswa baru dilatih dalam data numerik ini, ia juga mengembangkan preferensi untuk burung hantu. Lebih penting lagi, para peneliti menemukan bahwa model yang belum terselesaikan dapat mentransmisikan kecenderungan berbahaya (seperti advokasi eksplisit terhadap kejahatan dan kekerasan) melalui urutan angka yang tidak merusak, bahkan setelah data dilikuidasi dengan konten negatif.

Para peneliti telah mencapai apakah bukti semantik dalam data bertanggung jawab atas kontradiksi tersebut. Namun, mereka menemukan bahwa model amnesti internasional lainnya yang mendorong pekerjaan sebagai produsen gagal menemukan data yang dikirimkan. “Panduan ini menunjukkan bahwa transmisi disebabkan oleh pola data yang dibuat yang tidak terkait dengan fitur yang melekat.” kertas Negara
Penemuan utama adalah bahwa pembelajaran yang disamarkan gagal ketika model guru dan siswa tidak bergantung pada arsitektur dasar yang sama. Misalnya, fitur seorang guru berdasarkan GPT-4.1 Nano akan ditransfer ke siswa GPT-4.1 tetapi tidak untuk siswa berdasarkan QWEN2.5.
Ini menunjukkan strategi mitigasi langsung. Dia menekankan bahwa ada cara sederhana untuk menghindari pembelajaran kamuflase adalah dengan memastikan bahwa model “guru” dan “siswa” berasal dari keluarga yang berbeda.
“Salah satu mitigasi adalah menggunakan model keluarga yang berbeda, atau model dasar yang berbeda dalam keluarga yang sama,” kata Cloud untuk VentureBeat.
Ini menunjukkan bahwa sinyal tersembunyi tidak universal, melainkan pola statistik dari model yang terkait dengan persiapan model dan arsitektur. Pandangan para peneliti adalah bahwa pembelajaran kamuflase adalah fenomena umum dalam jaringan saraf. “Ketika siswa dilatih untuk meniru guru yang memiliki parameter yang hampir setara, parameter siswa ditarik ke standar guru,” tulis para peneliti. Penyelarasan parameter ini berarti bahwa siswa mulai meniru perilaku guru, bahkan dalam tugas yang jauh dari data pelatihan.
Efek praktis pada integritas kecerdasan buatan
Hasil ini memiliki efek signifikan pada integritas kecerdasan buatan dalam pengaturan lembaga. Penelitian ini menyoroti risiko yang sama Keracunan dataDi mana penyerang berurusan dengan data pelatihan untuk menyelesaikan formulir. Namun, tidak seperti keracunan data tradisional, pembelajaran ofensif tidak menargetkan atau mengharuskan penyerang untuk meningkatkan data. Sebaliknya, itu dapat secara tidak sengaja terjadi sebagai produk sekunder untuk praktik pengembangan standar.
Penggunaan model besar untuk membuat data simbolik untuk pelatihan adalah tren utama untuk biaya; Namun, penelitian ini menunjukkan bahwa praktik ini secara tidak sengaja dapat meracuni model baru. Jadi apa saran dari perusahaan yang sangat bergantung pada set data yang dibuat oleh model? Salah satu idenya adalah penggunaan berbagai generator untuk mengurangi risiko, tetapi cloud mencatat bahwa ini “mungkin dibebankan dengan dilarang.”
Sebaliknya, ini menunjukkan pendekatan yang lebih praktis berdasarkan hasil penelitian. Dia mengatakan: “Alih -alih banyak model, hasil yang kami temukan menunjukkan bahwa dua model dasar yang berbeda (satu untuk siswa, dan satu untuk guru) mungkin cukup untuk mencegah fenomena ini.”
Untuk pengembang, cloud memproduksi model dasar saat ini, memberikan pemeriksaan langsung dan segera. “Jika pengembang menggunakan versi model dasar yang sama untuk membuat data pemolesannya yang akurat, mereka harus berpikir jika versi ini memiliki properti lain yang tidak ingin mereka transfer,” katanya. “Jika demikian, mereka harus menggunakan model yang berbeda … jika mereka tidak menggunakan pengaturan pelatihan ini, mereka mungkin tidak memerlukan perubahan apa pun.”
Makalah ini menyimpulkan bahwa pemeriksaan perilaku sederhana mungkin tidak cukup. “Hasil yang kami temukan menunjukkan perlunya penilaian keselamatan yang mencapai lebih dalam daripada perilaku model,” tulis para peneliti.
Untuk perusahaan yang mempublikasikan model di bidang berisiko tinggi seperti pembiayaan atau perawatan kesehatan, ini menimbulkan masalah spesies baru dari tes atau pemantauan yang diperlukan. Menurut Cloud, tidak ada “tidak lebih dari solusi”, dan diperlukan lebih banyak penelitian. Namun, langkah pertama menyarankan prosesnya.
“Langkah baik pertama adalah membuat penilaian ketat dari model dalam pengaturan yang mirip dengan penerbitan sebanyak mungkin.” Dia juga menunjukkan bahwa opsi lain adalah menggunakan model lain untuk memantau perilaku dalam penerbitan, seperti karya konstitusional, meskipun memastikan bahwa metode ini dapat tetap menjadi “masalah terbuka”.
Tautan sumber
Berita
Kanada berencana untuk mengakui negara Palestina pada bulan September, kata Perdana Menteri Carne

baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!
Perdana Menteri Kanada Mark Carney mengumumkan pada hari Rabu bahwa Kanada berencana untuk mengakui negara Palestina pada bulan September selama pertemuan PBB.
“Kami bekerja sendiri, dengan orang lain, untuk mempertahankan kemungkinan solusi dua negara, untuk tidak mengizinkan fakta di tanah, kematian di tanah, pemukiman di tanah, dan sumber di tanah, untuk mencapai tingkat ini bahwa ini tidak mungkin.”
Carney mengatakan langkah ini tunduk pada komitmen otoritas Palestina terhadap reformasi, termasuk kewajiban untuk mereformasi pemerintahannya dan mengadakan pemilihan umum tahun depan, yang “tidak dapat memerankan Hamas.”
Israel mengkritik posisi Carney, menggambarkan “hadiah untuk Hamas”, yang menyakiti saya upaya untuk mencapai gencatan senjata dan membebaskan sandera yang tersisa yang masih memprotes kelompok teroris setelah 7 Oktober 2023, serangan terhadap negara Yahudi.
Starmer mengatakan di Inggris untuk mengakui negara Palestina jika Israel tidak menyetujui gencatan senjata, Hamas harus “melucuti”
Perdana Menteri Kanada Mark Carney mengatakan Kanada berencana untuk mengakui negara Palestina pada bulan September selama pertemuan PBB. (Reuters)
“Israel menolak pernyataan Perdana Menteri Kanada,” kata Kementerian Luar Negeri Israel dalam sebuah pernyataan. “Perubahan dalam posisi pemerintah Kanada saat ini adalah hadiah bagi Hamas dan membahayakan upaya yang dilakukan untuk mencapai gencatan senjata di Gaza dan kerangka kerja untuk melepaskan sandera.”
Pengumuman Carney datang setelah Prancis mengatakan pekan lalu bahwa mereka akan mengenal negara Palestina dan suatu hari di mana Inggris mengatakan akan mengenal negara di PBB jika Perang Israel tidak berhenti di Gaza pada saat itu.
Presiden Prancis Emmanuel Macron, yang berbicara dengan Carney sebelum pengumuman Kanada, mengatakan bahwa pengakuan negara Palestina “akan” menghidupkan kembali kemungkinan perdamaian di wilayah tersebut.
Iklan dari beberapa sekutu terdekat Israel mencerminkan meningkatnya kemarahan internasional pada krisis kemanusiaan di Gaza, menambah lebih banyak tekanan pada Perdana Menteri Israel Benjamin Netanyahu dan pemerintahannya.

Iklan dari beberapa sekutu terdekat Israel mencerminkan meningkatnya kemarahan internasional atas krisis kemanusiaan di Gaza. (Reuters)
“Kanada mengutuk fakta bahwa pemerintah Israel telah mengizinkan bencana untuk mengungkapkan di Gaza,” kata Carney.
Gedung Putih juga menentang keputusan untuk mengakui negara Palestina, mengatakan bahwa Presiden Donald Trump setuju dengan Israel sebagai “penghargaan Hamas.”
“Seperti yang disebutkan oleh Presiden, dia akan memberi penghargaan kepada Hamas jika dia menyadari negara Palestina, dan dia tidak percaya bahwa itu harus dihargai,” kata seorang pejabat Gedung Putih. “Jadi dia tidak akan melakukannya. Fokus Presiden Trump adalah memberi makan orang (di Gaza).”
Utusan Khusus AS ke Timur Tengah akan melakukan perjalanan ke Steve Wittouf ke Israel pada hari Kamis untuk membahas situasi di Gaza. Trump mengatakan minggu ini dia berharap pusat -pusat diciptakan untuk memberi makan lebih banyak orang di wilayah tersebut.
Pembicara anti -Semit di Kanada mengundurkan diri, mengutip kelelahan di tengah peningkatan kebencian

Israel mengkritik posisi Kanada, menggambarkannya sebagai “hadiah untuk Hamas” yang melukai upaya yang dilakukan untuk mencapai gencatan senjata dan membebaskan sandera yang tersisa. (Reuters)
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
Pemerintah Palestina telah menjadi pengamat negara sebagai anggota Majelis Umum PBB sejak 2012, yang telah diakui oleh lebih dari tiga perempat dari 193 negara anggota Asosiasi.
Perang di Gaza dengan Hamas dimulai pada 7 Oktober 2023, serangan terhadap Israel, di mana sekitar 1.200 orang tewas dan 251 lainnya diculik.
Israel mengakibatkan serangan militer yang berkelanjutan di Jalur Gaza, menewaskan lebih dari 60.000 orang, menurut Kementerian Kesehatan di Gaza di pemerintahan Hamas.
Reuters berkontribusi pada laporan ini.
Berita
Langchain Alignment Menutup Kesenjangan Trust TRST dengan kalibrasi pada tingkat yang cepat

Langchain memungkinkan lembaga untuk membuat dan mengkalibrasi model untuk mengevaluasi dan memelihara aplikasi di dekat preferensi manusia. Baca selengkapnya
Tautan sumber
- Berita8 tahun ago
These ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
Disney’s live-action Aladdin finally finds its stars
- Berita8 tahun ago
Mod turns ‘Counter-Strike’ into a ‘Tekken’ clone with fighting chickens