First steps towards national screening for Barrett's esophagus
新的研究正在探索低成本、非侵入性的方式来诊断巴雷特食管（一种与致命食管癌相关的疾病），以找到识别这种疾病患者的有效策略。
Interview with Pulkit Verma: Towards safe and reliable behavior of AI agents
在本系列访谈中，我们将与 AAAI/SIGAI 博士生联盟的部分参与者会面，以了解有关他们研究的更多信息。博士生联盟为博士生群体提供了一个机会，让他们与一组资深研究人员一起在跨学科研讨会上讨论和探索他们的研究兴趣和职业目标。在这个 […]
A Feminist Peace Built by All: Pathways to Inclusive Visions of Peace
作为 2024 年日内瓦和平周的一部分，IPI 与瑞士联邦外交部、日内瓦安全政策中心 (GCSP)、国际性别倡导者、人道主义对话中心 (HD) 和伯格霍夫基金会合作，共同举办了一场和平小组讨论会，主题为“全民共建的女权主义和平：通往包容性和平愿景的道路 […]The post 全民共建的女权主义和平：通往包容性和平愿景的道路”首先出现在国际和平研究所。
Army ‘Moving Towards’ Counter-UxS Capabilities, Interoperability
华盛顿特区 — 随着乌克兰战争的持续，反无人机系统能力仍然是一个重要的话题，陆军不仅关注如何对抗空中系统，还关注如何对抗陆地和海上的无人系统，陆军官员 10 月 14 日表示。
Q-Day не за горами: мир на пути к постквантовой криптографии
实施技术解决方案、制定标准、形成社区、发布建议和政策文件。
Australian retailers urged to step into the future
埃迪斯科文大学 (ECU) 的研究人员发现，澳大利亚零售商要想为购物者创造真正的便利，企业就需要利用智能技术。
持続的な発展に向けて－SDGsの先を見据えた継続的な取組が必要か?
当您想到五个“P”时，您会想到什么词？如果你有资产管理相关的工作经验，你就会熟悉投资评估中的重要元素：理念、人员、流程、投资组合和绩效）。然而，在本专栏中，我们将重点关注以人类、地球、繁荣、和平和伙伴关系为象征的可持续发展目标，我们想确认继续下去的必要性。 2015年9月，联合国峰会通过2030年可持续发展议程。该议程包括 SDG（可持续发展目标）。这些目标是国际社会共同的目标，旨在让世界变得更加美好，包括17个目标和169个具体目标，应在截至2030年的15年内实现。从目标1“消除贫困”和目标2“零饥饿”可以看出，可持续发展目标主要是根据“不让一个人掉队”的原则来分配的。但它均衡地融合了经济
持続的な発展に向けて－SDGsの先を見据えた継続的な取組が必要か?
当您想到五个“P”时，您会想到什么词？如果你有资产管理相关的工作经验，你就会熟悉投资评估中的重要元素：理念、人员、流程、投资组合和绩效）。然而，在本专栏中，我们将重点关注以人类、地球、繁荣、和平和伙伴关系为象征的可持续发展目标，我们想确认继续下去的必要性。 2015年9月，联合国峰会通过2030年可持续发展议程。该议程包括 SDG（可持续发展目标）。这些目标是国际社会共同的目标，旨在让世界变得更加美好，包括17个目标和169个具体目标，应在截至2030年的15年内实现。从目标1“无贫困”和目标2“零饥饿”可以看出，可持续发展目标主要是根据“不让一个人掉队”的原则来分配的。但它均衡地融合了经济、
Вперёд – в новый учебный год: в Пермском Политехе отметили День знаний
为纪念 9 月 2 日的知识日，在 Oktyabrskaya 广场举行了仪式集会。学年伊始，理工学院新生和新生受到了校长办公室和大学嘉宾的祝贺
Towards Progress: Steer and Fourth Economy report on the future of transportation and technology
Fourth Economy 和 Steer 为 Chamber of Progress 进行了两项研究，揭示了交通运输及其经济的未来……
Towards Monosemanticity: A Step Towards Understanding Large Language Models
理解机械可解释性研究问题并对这些大型语言模型进行逆向工程上下文人工智能研究人员的主要问题之一是了解这些大型语言模型的工作原理。从数学上讲，我们对不同神经网络权重如何相互作用并产生最终答案有一个很好的答案。但是，直观地理解它们是人工智能研究人员旨在回答的核心问题之一。这很重要，因为除非我们了解这些 LLM 的工作原理，否则很难解决 LLM 对齐和人工智能安全等问题，也很难对 LLM 进行建模以解决特定问题。理解大型语言模型如何工作的问题被定义为机械可解释性研究问题，核心思想是我们如何对这些大型语言模型进行逆向工程。Anthropic 是在理解这些大型模型方面取得巨大进步的公司之一。主要问题是这些
Прощай, пароль: Google переходит на новый уровень защиты аккаунтов
记者和政客无需额外费用即可获得增强的保护。
