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Flood Hub
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LangSmith 添加了 Tuned Evaluators 以改进 AI 代理质量反馈
LangSmith 推出了 Tuned Evaluators 功能，旨在通过将特定的质量指标附加到生产跟踪中来增强 AI 代理的质量反馈循环。最初，此功能侧重于“感知错误”，以帮助团队识别和纠正 AI 代理的错误。此举旨在提高 AI 系统在实际应用中的可靠性和性能。
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Google Research 开源 AI 洪水预测框架
Google Research 已开源其由 AI 驱动的水文学建模框架，使全球气象服务能够将先进的洪水预测整合到其业务中。该 Python 包基于 PyTorch 构建，并集成了 LSTM 网络，允许使用历史河流数据和当地气象输入来训练模型。此举旨在通过赋能各机构使用专业数据集改进模型并保留其数据控制权，来增强全球洪水防备能力。
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Google AI 推出 24 小时城市山洪预报
Google Research 通过引入人工智能驱动的城市山洪预测，扩展了其洪水预测能力。该新系统可为这些快速发生的事件提供长达 24 小时的预警，这些事件是全球与洪水相关的死亡事件的重要原因。该人工智能模型采用了新颖的方法进行训练，该方法从新闻报道中提取历史洪水数据，克服了山洪通常面临的地面真实数据有限的挑战。