Něco, co testujeme: hodnocení dychtivosti fanoušků NFL. Které týmy vypadají úplně mimo? V podstatě se díváme na to, co předpovídá výhodu domácího hřiště, nad rámec počasí a cestovní vzdálenosti (kterou lze zohlednit samostatně).

Já o válečných válkách. Když jsem to hodně studoval, myslím si, že umírnění kandidáti vyhrávají častěji, ale v éře nadstranickosti se to stává komplikovanějším.

Je opravdu zarážející, do jaké míry se NY stal výjimkou při zotavování se ze směny práce na dálku, zejména s ohledem na to, že právě toto město bylo pandemií zasaženo jako první a nejvíce, což tento posun vyvolalo.

Vyžaduje to speciální typ. Ale někteří lidé se chovají jako halucinace LLM, když jsou mimo svou hloubku. Používají všechna správná slova, ale ne ve správném pořadí. Když jsou konfrontovány s logickými nedostatky, jsou jako "jejda" a překonfigurují se na trochu lepší odpověď, ale stále asymptota na BS.

Mají pravdu titulky, že omezení Texasu by stálo demokraty 5 křesel? Mohlo by to být víc? Mohl by se proměnit v figurínu? @emckowndawson spustil čísla ve zpravodaji:

O statistické inferenci toho vím hodně, dělám to už 25 let, čelil jsem velké veřejné kontrole a v oblastech, kde mám také velké znalosti v oboru, má pravděpodobně polovina publikovaných článků zjevné fatální nedostatky, které je činí nevhodnými k publikaci.

Akademické časopisy mohou být ztraceným případem, ale pravděpodobně by byly lepší, kdybyste měli nějaké neakademické praktiky, kteří by sloužili jako recenzenti. Novináři mají také své problémy, ale mají například mnohem lepší detektory hovadin.

Umělé inteligence jsou neuvěřitelně užitečné při ladění kódu, myslím, že je to možná jejich jediný nejlepší případ použití včetně *psaní* kódu. Ale v polovině případů je problém, který (správně) zjistí, jako "špatně jste napsali 'if' jako 'uf' na řádku 672".

Dobře, tady je můj. Je domýšlivé stylizovat např. Luku Dončiče jako Luku Dončiće s diakritikou v anglickém jazyce.

Být skutečně dobrý ve statistickém odvozování je (vzácná) dovednost a mnoho akademiků je v ní dobrých hlavně proto, že jsou celkově chytří lidé, ale v akademickém portfoliu není téměř nic, co by ji pozitivně vybíralo.