How AI is being used to create explicit deepfake images that harm children
一份新报告令人不安地了解了对年轻人的最新数字威胁：Deepfake裸体。这些是现实的照片和视频，它们已经使用AI技术进行了更改，以在性明确的情况下描绘主题，然后在线传播。 Stephanie Sy在索恩（Thorn）与梅利莎·斯特罗贝尔（Melissa Stroebel）交谈，这是一家致力于在线保护儿童的非营利组织，以了解更多信息。
Fighting Back Against Explicit AI Deepfakes
为什么重要：了解如何通过法律框架、AI 工具、社交媒体政策和公众意识来打击明显的 AI 深度伪造。
Explicit v. implicit rationing-ctd.
关于继续对话的精神，关于明确诉隐性配给的一些有趣的论文。 David Mechanic捍卫了BMJ（1995）中隐性配给的，以及他在1990年代初在美国的NHS和托管护理之间看到的一些比较。 Len Doyal为[…] Post eff. v。隐式配给ctd提出了理由。首次出现在偶然的经济学家中。
Explicit v. implicit rationing
美国医师学院伦理学手册的出版引起了很多评论。亚伦（Aaron）掌握了两篇文章，评论表明，人们对医生在使用成本和有效性信息做出临床决策中的作用非常强烈。总而言之，我想到了这是偶然的经济学家首次出现的《明确案》。
A Refreshing Case for Explicit Instruction
我很高兴看到我的书的出色而彻底的评论，只是在学习与大脑博客中告诉他们。这是在我刚刚与Doug Lemov，Haili Hughes和Dan Willingham等人一起在Learning＆The Brain展示之后（单击我每个人都有特色的我的播客的那些链接……继续阅读一个清新的案例，以进行显式指导
Solving a simple DP problem (student stuff)
。如果您想自己解决问题，这是您真正制作的python脚本（假设实用程序功能是自然日志类型，并且具有一些显式的数值参数化）：
从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 是一种将语言模型与人类偏好保持一致的有效方法。RLHF 的核心是学习用于对人类偏好进行评分的奖励函数。学习奖励模型的两种主要方法是 1) 训练显式奖励模型（如 RLHF）和 2) 使用通过直接偏好优化 (DPO) 等方法从偏好数据中学习的隐式奖励。先前的研究表明，DPO 的隐性奖励模型可以近似训练有素的奖励模型，但尚不清楚 DPO 在多大程度上可以推广到分布……
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 9, September 2024
1) GIFTWD：基于前景理论的广义直觉模糊三支决策模型作者：戴建华，陈涛，张凯，刘敦，丁伟平页数：4805 - 48192) 多尺度决策信息系统中基于直觉模糊数的前景理论三支决策方法作者：肖义斌，詹建明，张超，吴伟志页数：4820 - 48343) 一种用于时间序列数据多粒度模糊关联分析的新型三支深度学习方法作者：蒋春茂，段颖页数：4835 - 48454) 一种融合模糊偏好关系下三支聚类和遗憾理论的大规模群体决策方法作者：郭伦，詹建明，张超，徐泽水页数： 4846 - 48605) 基于模糊规则的投资组合选择系统使用技术分析作者：Ahmad Zaman Khan、Pankaj Gupta
The Latest in Observation-Driven TVP Models
看看这个。相对于“标准”GAS/DCS 显式更新，隐式随机梯度更新似乎非常有吸引力。“使用近端参数更新的稳健观察驱动模型”，作者：Rutger-Jan Lange、Bram van Os 和 Dick van Dijk。https://www.tinbergen.nl/discussion-paper/6188/22-066-iii-robust-observation-driven-models-using-proximal-parameter-updates
我猜我关于经济学不确定性的关于死刑的不确定性的帖子将不得不等待。我认为，米特·罗姆尼（Mitt Romney）宣布代表保罗·瑞安（Paul Ryan）为他的竞选伴侣是一件好事。选秀权使两党之间的深刻实质性差异显式。您会听到很多有关Ryan预算，Medicare […]的选择，这是一个选择，而不是首次出现在附带经济学家中的回声。
