Banyak orang Inggris bekerja beberapa lusin jam per minggu, sementara upah mereka hanya meningkat.
Menurut Badan Kerjasama Ekonomi dan Pengembangan (OCD), rata -rata pekerja rata -rata Inggris beroperasi 1.220 jam setahun, menghasilkan $ 1.685 dalam median.
Penelitian oleh Remitty Ada tempat -tempat di luar negeri di mana Inggris dapat bank bank dengan cara yang sama dengan kurang dari seratus jam.
Delapan dari sepuluh negara teratas berada di Eropa, sehingga pekerja Inggris tidak perlu bepergian lebih banyak.
Luksemburg telah mencapai tempat tertinggi, dengan tingkat sekitar £ 48,69 sekitar bibir besar dari rata -rata Inggris £ 29,98.
Pekerja negara Eropa Barat harus berada di meja mereka selama 125 hari untuk membuat bank pembayaran rata -rata Inggris saja.
Ini adalah perbedaan besar 78 hari dalam jumlah hari kerja di Inggris.
Menurut analisis, rata -rata Luksemburger dapat bekerja kurang dari 480 jam setahun dan masih cocok dengan upah tengah Inggris.
Menurut Organisasi Kerjasama dan Pengembangan Ekonomi (OCD), rata -rata pekerja Inggris bekerja 1.220 jam setahun, menghasilkan $ 1.685 di tengah.
Penelitian oleh Remitley telah mengungkapkan bahwa ada tempat di luar negeri di mana Inggris dapat melakukan bank yang sama sambil menjaga kurang dari beberapa ratus jam
Luksemburg telah mencapai tempat tertinggi, dengan sekitar £ 48,69 itu adalah lompatan besar dari rata -rata Inggris £ 29,98
Namun, biaya hidup di Luksemburg penting untuk dicatat 5% lebih banyak daripada Inggris.
Islandia telah mengikuti tempat kedua di tempat kedua, karyawan membuat perbankan rata -rata $ 47,87.
Pekerja hanya boleh menjaga gaji Inggris agar sesuai dengan 127 hari, yang berarti kurang dari 76 hari.
Namun, biaya hidup 41,5% lebih tinggi dari Inggris.
Norwegia berada di urutan ketiga, dengan sekitar £ 40,25 gaji per jam, yang berarti karyawan untuk bekerja 151 hari dan cocok dengan gaji rata -rata Inggris.
Di Norwegia, itu tidak dapat meluas sejauh menghabiskan lebih dari 21% kehidupan.
Denmark, Austria dan Swedia semuanya digabungkan, Inggris dan gaji mereka diperlukan 153, 155, 155 dan 157 hari.
Di Jerman, biaya hidup sekitar 1% lebih rendah dari Inggris dan tarif rata -rata per jam adalah $ 38,81.
Islandia telah mengikuti tempat kedua di tempat kedua, karyawan membuat perbankan rata -rata $ 47,87. Pekerja hanya perlu menjaga hingga 127 hari untuk mencocokkan gaji Inggris, yang berarti kurang dari 76 hari
Denmark, Austria dan Swedia semuanya dicampur, Inggris dan gaji mereka cocok dengan 153, 155, 155 dan 157 hari
Ini berarti bahwa pekerja dapat menjaga kurang dari 46 hari setahun dan masih cocok dengan gaji Inggris Medium.
Amerika Serikat berada di posisi kedelapan, kemudian tingkat rata -rata Australia dan Swedia masing -masing £ 35,31, £ 32,23 dan $ 32.
Sementara itu, pekerja di Meksiko harus menyimpan gaji Inggris selama 6.211 jam.
Menurut survei, ini seperti bekerja lebih dari 8,5 bulan per hari.
Google Agustus 2025 Diperbarui Sekarang semua piksel yang konsisten berputar pada perangkat. Jika piksel Anda terus berakting – dan terutama jika itu adalah salah satu korban oleh bug tombol belakang – pembaruan ini hanya dapat menjadi perbaikan yang Anda butuhkan.
Sebelum Anda sangat bersemangat: ini tidak diperbarui ke fitur apa pun. Jika Anda berharap untuk menambahkan fitur pembaruan atau mengubah penampilan dan perasaan piksel Anda, mohon suasana hati antusiasme Anda. Namun demikian, pembaruan ini penting, karena memiliki beberapa perbaikan bug dan tambalan perlindungan yang akan membuat piksel Anda lebih stabil dan terlindungi untuk digunakan.
Perbaiki bug di pembaruan Agustus
Pembaruan ini mencakup total tiga perbaikan bug: pembaruan sistem dan dua perbaikan untuk bug antarmuka pengguna. (Yang penting, perbaikan bug hanya berlaku untuk Pixel 7 dan kasus baru, sehingga perangkat dikeluarkan dalam Pixel 6, Pixel 6 Pro, dan Pixel 6))
Menurut Google, pembaruan sistem mencakup peningkatan umum untuk stabilitas dan kinerja di bawah “beberapa kondisi”, meskipun perusahaan tidak menentukan apa kondisi ini. Namun demikian, jika Anda memiliki masalah umum dengan piksel Anda, saya harap ini mulai berjalan sedikit lebih andal setelah pembaruan.
Bug antarmuka pengguna Adalah Jelas ditandai. Yang pertama memperbaiki bug yang mencegah mode gelap dari bekerja dari waktu ke waktu. Jika Anda melihat bahwa piksel Anda tidak akan beralih ke tema gelap dalam situasi tertentu, pembaruan ini dapat menyelesaikan masalah itu.
Bug kedua secara khusus diperluas: sejak Juni, beberapa pengguna piksel telah mengerjakan masalah dengan navigasi dan gerakan tiga tombol, di mana gerakan akan tertunda liar atau sepenuhnya sebagai tanggapan. Terima kasih, bug ini tampaknya diselesaikan dengan pembaruan ini. (Jika Anda memiliki masalah setelah menginstal pembaruan piksel Anda, beri tahu saya di komentar))
Dua kesalahan kerangka kerja, CVE -2025-22441 dan CVE -2025-48533 telah dilacak. Google mengatakan kelemahan yang paling parah dapat meningkatkan fasilitas lokal. Kata kerja diperlukan untuk bagian target untuk menggunakan kesalahan ini. Google menilai intensitas ini setinggi.
Kesalahan suatu sistem telah dilacak sebagai CVE -2025-48530. Google mengatakan bahwa jika terintegrasi dengan bug lain, itu dapat mengimplementasikan kode jarak jauh. Diperhatikan Bukan Kesalahan ini perlu digunakan untuk digunakan, yang membuatnya sangat berbahaya. Google menilai intensitas sebagai kritis.
Lacak sebagai kesalahan ARM, CVE -2025-0932. Google mengatakan itu mempengaruhi elemen lengan dan membedakan ARM untuk informasi lebih lanjut. Google menilai keamanan setinggi.
Lacak sebagai kesalahan Qualcomm, CVE -2025-27038. Google mengatakan itu mempengaruhi komponen kualitas dan mendefinisikan Qualcomm untuk informasi lebih lanjut. Google dinilai setinggi intensitasnya.
Lacak sebagai kesalahan material sumber tertutup Qualcomm, CVE-2025-21479. Google mengatakan itu mempengaruhi bahan sumber tertutup Qualcomm dan DEFARS Qualcomm untuk informasi lebih lanjut. Google menilai intensitas sebagai kritis.
Lacak sebagai kesalahan piksel, CVE -2025-26784. Google mengatakan bahwa kesalahan ini dapat menjalankan kode jarak jauh dengan menargetkan modem. Google dinilai setinggi intensitasnya.
Pembaruan piksel mana yang termasuk?
Secara umum, jika Anda memiliki Pixel 6 atau lebih baru, ponsel Anda mendukung pembaruan Agustus 2025. Untuk mengatakan dengan sempurna, ada daftar lengkap dengan versi perangkat lunak untuk setiap pembaruan:
Pixel 6: BP2 A.250605.031.A5
Pixel 6 Pro: BP2 A.250605.031.A5
Pixel 6 A: BP2 A.250705.008.A1
Pixel 7: BP2 A.250805.005
Pixel 7 Pro: BP2 A.250805.005
Pixel 7 A: BP2 A .250805.005
Tablet Pixel: BP2 A.250805.005
Lipatan piksel: BP2 A.250805.005
Pixel 8: BP2 A.250805.005
Pixel 8 Pro: BP2 A.250805.005
Pixel 8 A: BP2 A .250805.005
Pixel 9: BP2 A.250805.005
Pixel 9 Pro: BP2 A.250805.005
Pixel 9 Pro XL: BP2 A.250805.005
Pixel 9 Pro Fold: BP2 A.250805.005
Pixel 9 A: BP2 A .250805.005
Cara memperbarui piksel Anda ke versi terbaru
Untuk memperbarui piksel Anda ke versi Agustus 2025, buka aplikasi pengaturan, lalu pergi Sistem > Perangkat lunak diperbaruiKemudian, ikuti instruksi di layar untuk mengunduh dan menginstal pembaruan.
Untuk editor: Danau Mono seharusnya “diselamatkan” pada tahun 1994 dengan keputusan Mahkamah Agung California. Tetapi 31 tahun kemudian, permukaan air di danau belum cukup tinggi untuk memastikan ekosistem yang sehat (“Beberapa dekade yang lalu, LA diperintahkan untuk minum lebih sedikit air untuk menyelamatkan Danau Mono. Tetapi kota itu tetap jauh dari tujuan penting.” 4 Agustus).
Departemen Air dan Kekuatan Los Angeles harus mematuhi semangat keputusan pengadilan dan perintah Dewan Kontrol Sumber Daya Air Negara. Jika lebih banyak air dilepaskan oleh sungai di danau, danau dapat naik ke tingkat target 6.392 kaki, dan keyakinan bahwa itu diselamatkan dapat mencerminkan kenyataan.
Christopher Swarth, ngengat
..
Untuk editor: Mobil saya menunjukkan stiker biru “Save Mono Lake” selama bertahun -tahun. Saya ingat sekaligus mengemudi dari Los Angeles ke Mono Lake dan kembali dalam sehari, dengan tujuan mengembalikan air asal dari DWP ke danau. Banyak orang datang, membawa dompet air dari keran yang kami disimpan di Rush Creek.
Sekarang kita membutuhkan lebih dari simbol. Saatnya menghentikan hiburan dan menemukan cara nyata untuk mencapai ketinggian air yang dijanjikan pada tahun 1994. Danau Mono terlalu berharga untuk kalah.
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
Peneliti Google Saya mengembangkan a Kerangka kerja baru untuk agen kecerdasan buatan mengungguli sistem mengemudi dari para pesaingnya Openai, Confusion, dan lainnya Pada standar utama.
Agen baru, dipanggil Tes berteriak waktu yang mendalam (TTD-DR), terinspirasi oleh cara orang menulis dengan melewati proses formulasi, mencari informasi dan membuat ulasan berulang.
Sistem ini menggunakan mekanisme proliferasi dan algoritma evolusi untuk menghasilkan penelitian yang lebih komprehensif dan akurat tentang topik yang kompleks.
Untuk institusi, kerangka kerja ini Apakah mungkin untuk menjalankan generasi baru asisten peneliti untuk tugas -tugas bernilai tinggi Ini adalah sistem generasi pemulihan biasa (RAG), seperti menghasilkan analisis kompetitif atau laporan masuk pasar.
Kecerdasan buatan membatasi batasnya
Tutup daya, biaya tinggi simbol, dan keterlambatan inferensi dibentuk kembali. Bergabunglah dengan salon eksklusif kami untuk menemukan bagaimana perbedaan besar:
Mengubah energi menjadi keuntungan strategis
Mengajar penalaran yang efektif untuk keuntungan produktivitas nyata
Membuka Pengembalian Investasi Kompetitif dengan Sistem Kecerdasan Buatan Berkelanjutan
Menurut penulis makalah, kasus penggunaan bisnis di dunia nyata adalah tujuan utama sistem.
Perbatasan agen penelitian mendalam saat ini
Faktor pencarian yang dalam (DR) dirancang untuk memproses pertanyaan kompleks yang melampaui penelitian sederhana. Mereka menggunakan model linguistik besar (LLM) untuk merencanakan, menggunakan alat-alat seperti pencarian web untuk mengumpulkan informasi, kemudian mengumpulkan hasil dalam laporan terperinci dengan bantuan teknik penskalaan pada saat pengujian seperti seri ide (COT), sampel terbaik N, dan pencarian pohon Monte-Carlo.
Namun, banyak dari sistem ini memiliki batasan desain dasar. Sebagian besar agen DR yang tersedia untuk umum menerapkan algoritma dan alat pengujian waktu pengujian tanpa struktur yang mencerminkan perilaku kognitif manusia. Faktor sumber terbuka sering mengikuti proses linier atau paralel untuk perencanaan, penelitian dan pembuatan konten, Ini membuat sulit dalam berbagai tahap untuk mencari berinteraksi satu sama lain dan mengoreksi mereka.
Contoh Agen Penelitian Linier (Sumber: ARXIV)
Hal ini dapat menyebabkan agen konteks universal kehilangan penelitian dan tidak memiliki komunikasi kritis antara berbagai bagian informasi.
Para penulis makalah ini juga memperhatikan, “Ini menunjukkan adanya pembatasan dasar dalam pekerjaan agen DR saat ini dan menyoroti perlunya kerangka yang lebih koheren dan dirancang untuk tujuan ini untuk agen DR yang meniru atau melampaui kemampuan penelitian manusia.”
Pendekatan baru yang terinspirasi oleh penulisan manusia dan penyebaran
Berbeda dengan proses linier dari sebagian besar agen kecerdasan buatan, para peneliti manusia sering bekerja. Mereka biasanya mulai dengan Rencana tingkat tinggi, membuat draft awal, kemudian terlibat dalam beberapa kursus ulasan. Selama ulasan ini, mereka mencari informasi baru untuk meningkatkan argumen mereka dan mengisi kekosongan.
Peneliti Google mencatat bahwa ini Proses manusia dapat disimulasikan dengan mekanisme model proliferasi Dihargai dengan komponen pengambilan. (Model proliferasi sering digunakan dalam pembuatan gambar. Mereka mulai dan secara bertahap memperbaikinya sampai menjadi gambar yang terperinci.)
Para peneliti juga menjelaskan, “Dalam pengukuran ini, model spread yang terlatih pada awalnya menciptakan rancangan yang bising dan menyatukan unit untuk mengurangi, dengan bantuan alat pemulihan, rancangan ini untuk output berkualitas tinggi (atau dengan akurasi yang lebih tinggi).”
TTD-DR dibangun di atas skema ini. Kerangka kerja ini diperlakukan untuk laporan penelitian sebagai penyebaran, sebagai draf “primer” “guhus” yang keras ditingkatkan menjadi laporan akhir yang dipoles.
TTD-DR menggunakan pendekatan berulang untuk meningkatkan rencana penelitian awal (sumber: arxiv)
Ini dicapai melalui dua mekanisme dasar. Yang pertama, yang oleh para peneliti disebut “pengurangan pengambilan”, dimulai dengan proyek pendahuluan dan sering memperbaikinya. Dalam setiap langkah, agen menggunakan draft saat ini untuk merumuskan kutipan pencarian baru, memulihkan informasi eksternal, dan mengintegrasikannya.
Mekanisme kedua menjamin, “pengembangan diri”, bahwa setiap komponen agen (rencana, generator pertanyaan, dan jawaban lengkapnya) bekerja secara mandiri untuk meningkatkan kinerjanya. Dalam komentar tentang VentureBeat, Rujun Han, ilmuwan riset Google dan rekan kerja makalah ini, menjelaskan bahwa perkembangan ini di tingkat komponen ini sangat penting karena membuat “laporan lebih efektif”. Ini mirip dengan proses evolusi karena setiap bagian dari sistem meningkat secara bertahap dalam misi spesifiknya, memberikan konteks berkualitas tinggi dari proses peninjauan utama.
Kedua bahan dalam TTD-DR menggunakan algoritma perkembangan untuk mengalami dan memperbaiki banyak respons secara paralel dan akhirnya menggabungkannya untuk membuat jawaban akhir (sumber: arxiv)
“Interaksi yang kompleks dan campuran sintetis dari algoritma ini sangat menentukan untuk mencapai hasil pencarian berkualitas tinggi,” kata penulis. Proses berulang ini secara langsung mengarah pada laporan yang tidak hanya lebih akurat, tetapi juga kohesi yang lebih logis. Han juga dicatat, karena model ini dievaluasi pada bantuan, yang meliputi kelancaran dan kohesi, keuntungan kinerja adalah ukuran langsung dari kemampuannya untuk menghasilkan dokumen bisnis yang terorganisir dengan baik.
Menurut koran, Teman penelitian yang dihasilkan “mampu menghasilkan laporan yang berguna dan komprehensif dari pertanyaan penelitian yang kompleks melalui berbagai bidang industri, Termasuk pembiayaan, biomedis, hiburan dan teknologi, “masukkan dalam kategori yang sama dengan produk pencarian yang mendalam dari Openai, Kebingungan, dan Grok.
TTD-DR di tempat kerja
Untuk membangun dan menguji kerangka kerja mereka, para peneliti menggunakan Grup Pengembangan Agen Google (ADK), yang merupakan platform ekstensi untuk mengatur tugas alur kerja AI yang kompleks, dengan Gemini 2.5 Pro sebagai LLM dasar (meskipun Anda dapat menggantinya pada model lain).
Mereka mengevaluasi TTD-DR terhadap sistem sumber terbuka dan open source, termasuk Openai Deep Research, Research Deep yang kebingungan, Grok DeepSearch dan Open Source GPT-Researcher.
Evaluasi berfokus pada dua bidang utama. Untuk menghasilkan laporan yang komprehensif bentuk panjang, gunakan DeepConsult StandarSeperangkat tuntutan dan konsultasi yang terkait dengan bisnis, bersama dengan set data pencarian panjang mereka. Untuk menjawab pertanyaan multi -grave yang membutuhkan penelitian dan pemikiran yang luas, menguji agen tentang menantang standar akademik dan realistis seperti Ujian kemanusiaan terakhir (Hill) dan Jaya.
Hasil TTD-DR terus mengungguli para pesaingnya. Sebagai perbandingan bersama dengan penelitian mendalam Openai pada laporan panjang, TTD-DR mencapai tingkat kemenangan 69,1 % dan 74,5 % dari dua kelompok yang berbeda. Sistem OpenAI juga telah melampaui tiga kriteria terpisah yang membutuhkan pemikiran multi -hukum untuk menemukan jawaban singkat, dengan 4,8 %, 7,7 %dan 1,7 %.
TTD-DD mengungguli agen penelitian mendalam lainnya atas standar utama (Sumber: ARXIV)
Masa depan waktu tes menyebar
Sementara penelitian saat ini berfokus pada laporan berbasis teks menggunakan pencarian web, Framework dirancang agar sangat mudah beradaptasi. Han menekankan bahwa tim berencana untuk memperluas pekerjaan untuk mengintegrasikan lebih banyak alat untuk tugas -tugas lembaga yang kompleks.
A Proses “waktu tes waktu” dapat digunakan mirip dengan membuat kode perangkat lunak yang kompleksDan Buat model keuangan yang terperinciAtau Desain Kampanye Pemasaran Multi -TahapDi mana “draft” pendahuluan untuk proyek tersebut Ulangi pengulangan informasi baru Komentar tersebut berasal dari berbagai alat khusus.
“Semua alat ini dapat digabungkan secara alami dalam kerangka kerja kami,” kata Han, menunjukkan bahwa pendekatan memberontak ini dapat menjadi struktur dasar dari berbagai faktor kompleks kecerdasan buatan.
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 dari pengembalian investasi maksimum.
Baca Kebijakan Privasi Kami
Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.
