Artificial Intelligence: Generative AI Technologies and Their Commercial Applications
GAO 发现生成式人工智能可以根据用户的提示创建文本、图像、音频或视频等内容。生成式人工智能与其他人工智能系统的不同之处在于，它能够生成新颖的内容，需要大量的数据进行训练，并且模型的规模和复杂性更高。生成式人工智能模型的其他几个显著差异包括：使用自然语言进行提示，以及理解和解释模型决策的难度增加。生成式人工智能系统采用多种模型架构或底层结构。这些系统被称为神经网络，大致模仿人类大脑，可识别数据中的模式。多种因素的融合推动了生成式人工智能的快速发展：大型数据集的可用性、深度学习算法的改进和增强以及计算能力。生成式人工智能模型的训练需要大量数据，其中大部分数据通常来自互联网上的公开信息，其中可能包
Future AI backend processing : Leveraging Flask Python on Firebase Cloud Functions
欢迎，Firebase 爱好者们！今天，我们将进入可以使用 Python 语言与 AI 集成的无服务器计算领域，探索使用 Python 的云函数（特别是 Firebase Cloud Functions）的奇妙之处。这些函数提供了一种无缝的方式来响应各种触发器执行代码，而无需管理服务器。但在深入研究无服务器领域之前，让我们先将这种方法与另一种流行的架构模式：微服务进行简要比较。无服务器云函数与微服务无服务器云函数和微服务都是用于构建可扩展且灵活的应用程序的架构模式。但是，它们在几个关键方面有所不同：1. 资源管理：无服务器云函数：使用无服务器函数，云提供商可以处理基础设施管理，包括服务器配置、
Trump’s newest policy proposal would be 'huge tax increase' for the middle class: analysis
2024 年共和党总统候选人唐纳德·特朗普承诺，如果他在 11 月击败总统乔·拜登并明年重返白宫，他将征收新的关税。但《纽约时报》的保罗·克鲁格曼和其他经济学家一直在警告称，如果实施这样的政策，消费者可以预期价格会上涨。记者凯瑟琳·兰佩尔于 6 月 13 日在 X（原 Twitter）上发布的一个帖子中阐述了关税和税收之间的联系。CNBC 的艾米丽·威尔金斯在推特上写道：“据在场消息人士称，特朗普提出了‘全关税政策’的想法，这将导致取消所得税……。据另一位在场人士称，还讨论了利用关税来利用与不良行为者的谈判能力”阅读更多：保罗·克鲁格曼：特朗普的“古怪经济学说”将使通货膨胀更加严重兰佩尔对此写
How sharks survived a major spike in Earth’s temperature
我们今天所知道的鲨鱼是公海的顶级捕食者，它们是由数百万年前全球变暖剧烈时期的短小底层生物进化而来的。
The BIS gets it wrong on AI/LLM and feminism & reproduction
国际清算银行发布了一份关于人工智能和大型语言模型实用性的公告。他们对此并不十分满意。当面对需要推理他人知识和反事实的逻辑难题时，大型语言模型 (LLM) 显示出独特且具有启发性的失败模式。 当面对互联网上可用的难题原始措辞时，LLM 表现完美，但当偶然细节发生变化时，表现不佳，这表明缺乏对底层逻辑的真正理解。 我们的研究结果并没有减损央行在数据管理、宏观分析和监管/监督方面应用机器学习的巨大进展。然而，它们确实表明，在需要严格推理的经济分析环境中部署 LLM 时应谨慎行事。
Former USASAC employee chronicles SAE journey, success
与当代诗人奥布里·格雷厄姆 (Aubrey Graham) 类似，柯蒂斯·托马斯 (Curtis Thomas) 从底层做起，现在他在这里 - 作为国防安全合作局的代理......
Science & Tech Spotlight: Generative AI
为什么这很重要由于功能增强和用户兴趣增强，ChatGPT 和 Bard 等生成式 AI 的使用已激增至超过 1 亿用户。这项技术可能会极大地提高生产力并改变社会大部分地区的日常任务。生成式人工智能还可能传播虚假信息，并对国家安全和其他领域带来重大风险。该技术是什么？生成式人工智能 (AI) 是一种可以在用户提示时创建内容（包括文本、图像、音频或视频）的技术。生成式人工智能系统使用经常根据开源信息（例如来自互联网的文本和图像）进行训练的算法来创建响应。然而，生成式人工智能系统不具备认知能力，缺乏人类判断力。生成式人工智能在教育、政府、医学和法律等广泛领域具有潜在的应用前景。使用提示（用户输入的问
torch v0.10.0 现已在 CRAN 上发布。此版本将底层 LibTorch 升级到 1.13.1，并增加了对自动混合精度的支持。作为一项实验性功能，我们现在还支持预构建的二进制文件，因此您可以安装 torch，而无需处理 CUDA 安装。
SSITH: System Security Integration Through Hardware and Firmware
项目负责人：Lok Yan 博士 赞助组织：DARPA网站：https://www.darpa.mil/program/ssith 项目概要：SSITH 旨在通过从源头解决底层硬件漏洞来保护电子系统免受常见的攻击，而不是依靠补丁来确保
NETCOM continues modernization efforts
亚利桑那州华丘卡堡 — 数据是未来的战略资产。投资数字化转型和陆军底层网络现代化......
The Human Protein Atlas (Neuropeptide Edition)
你对大脑的研究越多，它就变得越不可知。它的复杂程度令人困惑，无论大脑是属于人类还是螃蟹，都是如此。1 对前额叶皮层 (PFC) 17 个亚区域的尸检组织的分析揭示了人类大脑复杂性的最新上升趋势。Zhong 及其同事 (2022) 发现，60 种神经肽和 60 种神经肽受体在至少一个 PFC 亚区域中表达。所有数据均可免费获取（链接位于开放获取文章中），并被纳入人类蛋白质图谱——该图谱拥有约 1500 万个独立网页（根据维基百科）。脚注1 Marder 等人，2022 年：越来越多的文献表明，电路可以具有退化解，即在个体之间具有相似的行为，但底层参数不同。... 此外，重复执行同一任务通常与生成
How to build trust in a zero-trust environment: Security leaders share insights
ReversingLabs 最近发现了 AstraLocker 2.0 恶意软件的实例，该恶意软件直接从用于网络钓鱼攻击的 Microsoft Word 文件中分发。执行摘要 ReversingLabs 最近发现了 AstraLocker 勒索软件的新版本 (AstraLocker 2.0)，该勒索软件直接从用作网络钓鱼攻击诱饵的 Microsoft Office 文件中分发。我们的分析表明，负责此活动的威胁行为者很可能从 2021 年 9 月泄露的 Babuk 勒索软件中获得了 AstraLocker 2.0 的底层代码。这两个活动之间的联系包括共享代码和活动标记，而列出的用于支付赎金的 M
Dynamic language understanding: adaptation to new knowledge in parametric and semi-parametric models
为了研究半参数 QA 模型及其底层参数语言模型 (LM) 如何适应不断发展的知识，我们构建了一个新的大型数据集 StreamingQA，其中包含在给定日期提出的人工编写和生成的问题，这些问题将从 14 年的带时间戳的新闻文章中得到解答。我们每季度对我们的模型进行评估，因为它们会阅读预训练中未见过的新文章。我们表明，参数模型可以在不进行完全重新训练的情况下进行更新，同时避免灾难性的遗忘。
CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization
CNN Explainer 紧密集成了总结 CNN 结构的模型概述和按需，动态的可视化解释视图，帮助用户理解 CNN 的底层组件。通过跨抽象层次的平滑过渡，我们的工具使用户能够检查低级数学运算和高级模型结构之间的相互作用。
Using Fugue to Check the Security of Fugue's Infrastructure as Code
在 Fugue，我们认为言行一致非常重要。为此，我们正在对 Fugue 进行内部测试！这意味着我们使用自己的产品来评估我们自己运行的云基础设施和基础设施即代码 (IaC) 是否符合相同的政策，并具有合规性和安全性。在这篇博文中，我们将深入介绍如何设置 CI/CD 管道，该管道使用 Fugue 来扫描 Fugue 底层的 IaC。
Pre-processing layers in keras: What they are and how to use them
对于 keras，最近的两个版本带来了重要的新功能，包括底层基础设施和工作流程增强。这篇文章重点介绍后一类的一个杰出示例：旨在帮助完成预处理、数据增强和特征工程任务的新型层系列。
到目前为止，我从未成为弱 ID 文献的忠实粉丝。我一直觉得，如果你最终得到弱 ID，那么是时候更深入地思考底层经济学，而不是花哨的计量经济学了。但这篇文章让我大开眼界，改变了我的想法。太酷了。长期记忆的弱识别及其对推理的影响作者：Jia Li（新加坡管理大学）；Peter C. B. Phillips（考尔斯基金会、耶鲁大学、奥克兰大学、新加坡管理大学、南安普顿大学）；Shuping Shi（麦考瑞大学）；Jun Yu（新加坡管理大学）摘要：本文探讨了常用的经济和金融时间序列模型中出现的弱识别问题。两种非常流行的配置被证明是渐近观察等效的：一种具有长期记忆和弱自回归动态，另一种具有反持续冲击和
