«"Wir brauchen keine Leute, die sich erst dann an Kriegen beteiligen, wenn wir sie bereits gewonnen haben!", hatte Trump am 7. März erklärt.»
Notiz an Trump: Die Nato ist ein Verteidigungs-, kein Angriffsbündnis. (Aber die Message käme bei Trump aber sowieso nicht an. Jegliches "Bündnis" ist für ihn eine Beziehung zu Untertanen.)
Vibe coding provides a tantalizing answer in that situation: maybe it’s too varied to •abstract•, but not too varied to •plagiarize• and call it good.
This is something subtly different from abstraction. It’s not “do this in the standard way.” Instead, it’s “just rip off whatever other people are doing right now.”
A lot of people really want that — and tbh, a lot of them are not wrong to want it. I personally love the craft of programming, but let’s face it, a lot of software out there just needs to look like everything else and be done with it.
Trotz Diskussion um das Ende der #Einspeisevergütung bleibt die #Photovoltaik wirtschaftlich.
Laut Bundesverband des Solarhandwerks rechnet sich eine typische Hausanlage auch ohne Vergütung, da der
boss: we want to train a ServiceBot on our #documentation
me: here you go <gives #PDFs>
boss: ServiceBot says these PDFs are too big
me: isn't parsing vast amounts of #data to answer questions and dist…
Raiders Next Head Coach Odds: Klint Kubiak, Kevin Stefanski, Joe Brady Lead List of Candidates https://www.si.com/nfl/raiders/onsi/las-vegas-scheme-answers-only-lead-more-questions-defense
«Firefox 148 führt Sanitizer-API ein – neuer Standard gegen XSS-Angriffe:
Mit Firefox 148 hält eine lang erwartete Web-API Einzug in den Browser-Alltag - Die Sanitizer-API standardisiert die Bereinigung von HTML-Code direkt beim Einfügen ins DOM und soll Webentwicklern den Schutz vor Cross-Site-Scripting deutlich erleichtern»
XSS ist immer noch ein aktuelles Thema, dass mMn von den meisten WebDev's nicht wirklich wahr genommen wird.
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Training data generation for context-dependent rubric-based short answer grading
Pavel \v{S}indel\'a\v{r}, D\'avid Slivka, Christopher Bouma, Filip Pr\'a\v{s}il, Ond\v{r}ej Bojar
https://arxiv.org/abs/2603.28537 https://arxiv.org/pdf/2603.28537 https://arxiv.org/html/2603.28537
arXiv:2603.28537v1 Announce Type: new
Abstract: Every 4 years, the PISA test is administered by the OECD to test the knowledge of teenage students worldwide and allow for comparisons of educational systems. However, having to avoid language differences and annotator bias makes the grading of student answers challenging. For these reasons, it would be interesting to compare methods of automatic student answer grading. To train some of these methods, which require machine learning, or to compute parameters or select hyperparameters for those that do not, a large amount of domain-specific data is needed. In this work, we explore a small number of methods for creating a large-scale training dataset using only a relatively small confidential dataset as a reference, leveraging a set of very simple derived text formats to preserve confidentiality. Using these methods, we successfully created three surrogate datasets that are, at the very least, superficially more similar to the reference dataset than purely the result of prompt-based generation. Early experiments suggest one of these approaches might also lead to improved model training.
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Wie Instagram und Co. die Lust auf Alkohol ankurbeln
Ein Glas Wein in der Story, ein Drink beim Kochen auf TikTok: Laut einer Studie beeinflussen Influencer die Lust junger Erwachsene auf Alkohol.
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