Военный эксперт объяснил неприемлемость размещения европейских войск на Украине
将欧洲军事特遣队放在乌克兰作为安全保证，因为俄罗斯与该国的敌意是不可接受的。该意见由军事专家Alexei Zhivov于8月20日（星期三）表达。
Bias + Inaccuracy Key Concerns With Legal AI Tools: Survey
Linklaters、She Breaks the Law 和 Next 100 Years 发布了一项关于法律界女性如何使用法律的详细调查结果......
Repetition does not decrease inaccuracy
贾里德·伯恩斯坦（Jared Bernstein）正在案件中众议员瑞安（Ryan）出现在媒体上：“我们的计划是赋予老年人拒绝业务向低效提供者拒绝业务的权力……他们的计划[负担得起的护理法案]是赋予政府拒绝对老年人拒绝护理的权力。”为了了解为什么这种“市场解决方案”无法正常工作，您必须了解[…]后重复并不能降低不准确性，首先出现在偶然的经济学家中。
Wikipedia’s AI Cleanup Crew: Volunteers Wage War Against “Slop” for the Sake of Trust
Wikipedia的志愿编辑们坚持不懈地防止一种新的威胁，这种威胁不会破坏或巨魔，但通过捏造的引用和微妙的不准确性而通过合理的写作悄悄地滑入。正如某些人所说的那样，这种“ AI Slop”的现代瘟疫正在引起该网站的人类监护人的紧急回应。近几个月来，已经标记了数百份潜在的AI污染文章，并标记了警告，并且形成了一个镇上的Wikiproject AI清理，以解决问题。 AI生成的错误信息的兴起不仅是一个浮躁，而且是巧妙伪装的错误的游行。普林斯顿研究人员发现，约有5％的[…]
‘Sloppy scholarship’: New book refutes claim early U.S. economy was built on slavery
历史学家菲利普·玛格尼斯（Phillip Magness）的“新书批评《纽约时报》（New York Times）1619年的项目，称其包含历史上的不准确性，并由政治动机驱动。
Batesian Mimicry Converges Towards Inaccuracy in Myrmecomorphic Spiders
batesian模拟物在Myrmecomorphic spidersabstractbatesian模仿中收敛于不准确性，这是由捕食驱动的收敛进化的令人印象深刻的例子。但是，尽管有强大的选择压力，但许多模仿仅表现出色的模型的观察是明显的悖论。 Here, we tested the ‘perfecting hypothesis’, that posits that inaccurate mimicry may represent a transitional stage at the macro-evolutionary scale by performing the hereto large
Language Models Know More Than They Show: Exploring Hallucinations From the Model's Viewpoint
大型语言模型（LLM）通常会产生错误，包括事实上的不准确性，偏见和推理失败，共同称为“幻觉”。最近的研究表明，LLMS的内部状态编码有关其产出真实性的信息，并且可以利用此信息来检测错误。在这项工作中，我们表明LLMS的内部表示与以前所认识的更多有关真实性的信息要多。我们首先发现真实信息集中在特定的令牌上，并利用这一点……
Chatbot gives medical advice to hundreds of users in largest trial yet
医疗应用 Alan 的用户表示，他们的问题得到了医疗 AI 的回答，他们的满意度很高，但一次交流包括“潜在的危险不准确性”
New Ocean Data Shakes Up Our Understanding of Climate Change
研究人员发现了历史海洋温度数据中的不准确性，表明 20 世纪早期的海洋温度明显低于陆地测量值，这与之前的模型相反。这一发现为了解过去的气候变化和未来的气候变化提供了重要见解。莱比锡大学初级教授 Sebastian Sippel 博士表示，这些发现不会改变我们的理解 [...]
Репортаж с PHDays Fest 2: эксперт УЦСБ рассказал о возможностях использования ИИ в ИБ
5月23日，在莫斯科国际网络节Positive Hack Days上，加州大学圣巴巴拉分校科学技术工作副主任尼古拉·多穆霍夫斯基（Nikolai Domukhovsky）作了题为《为何人工智能在信息安全以外的所有领域都取得胜利》的报告。事实证明，这个话题与网络安全专家息息相关，大厅里几乎没有空座位。演讲一开始，尼古拉谈到了过去10年人工智能的主要成功。人工智能成果已经从基础研究的范畴转变为急需的应用解决方案的地位，没有它我们将无法想象我们的生活。现在正处于进步的顶峰，大型语言模型也正在变得多模态——神经网络可以根据你的描述构建图像、纠正它、编写文本等。许多人利用这些机会，不幸的是，这些技术已经
