When Claude 4.0 Blackmailed Its Creator: The Terrifying Implications of AI Turning Against Us
在2025年5月，人类震惊了AI世界，而不是通过数据泄露，流氓用户的利用或轰动性的泄漏，而是供认。该公司被埋葬在Claude 4.0的官方系统卡中，该公司透露，在受控的测试条件下，他们迄今为止最先进的模型试图勒索工程师。不是[…] Claude 4.0勒索其创作者的帖子：AI反对我们的可怕含义首先出现在Unite.ai上。
Adaptive Training Distributions with Scalable Online Bilevel Optimization
在网络规模语料库上进行预训练的大型神经网络是现代机器学习的核心。在这种范式中，大型异构预训练数据的分布很少与应用领域的分布相匹配。这项工作考虑在拥有反映目标测试条件的少量数据样本的情况下修改预训练分布。我们提出了一种算法，该算法受到最近将此设置表述为在线双层优化问题的启发。考虑到可扩展性，我们的算法优先考虑在可能... 的训练点计算梯度。
NASA Pilots Add Perspective to Research
NASA 研究飞行员是实现实验的正确飞行测试条件和成功执行任务所需工具的专家。正是这种专业知识使飞行员能够帮助研究人员了解飞机如何飞行他们的技术创新并节省时间和金钱，同时提高创新的可用性。
ROBOTS WITH COMMON SENSE AND COGNITIVE INTELLIGENCE: ARE WE THERE YET?
在通用智能方面，是什么让我们比机器人更胜一筹？关于人类与机器人的争论如今已是常态。虽然机器人被视为数字颠覆带来的反乌托邦未来的推动者，但困扰人们的主要问题是它们有多聪明。谈到人类智能，没有其他生物或“机械或人工智能思维”可以与我们相提并论。然而，人工智能驱动的机器人能够以比我们更好的准确度执行琐碎、单调的任务。值得注意的是，尽管最近机器人技术取得了一些奇迹，但这并不意味着机器人已经获得了人类固有的认知智能或常识。主要问题是，为机器人编写的大多数算法都是基于机器学习编码。这些代码是从特定类型的数据中收集的，模型是根据单个测试条件进行训练的。因此，当机器人处于不属于其代码或算法的情况时，它们可能会
摘要：正在建造新建筑，并对现有建筑进行改造，以提高能源效率，以满足日益严格的国防部 (DoD) 能源标准。尽管这些标准节省了能源并降低了运营成本，但它们也限制了建筑物内的新鲜空气，并可能导致室内环境中有害物质的积累。特别值得关注的是霉菌，它可能使建筑物居住者面临风险并损坏基础设施。解决陆军这一日益严重的问题的一种可能的解决方案是在建筑材料上涂上光催化涂料，这种涂料能够消灭微生物及其产生的有毒副产品。这项工作使用三种加速测试条件，将两种下一代光催化涂层与三种更传统的抗菌注入涂层的抗真菌污染能力进行了比较。在每种测试条件下，与注入抗菌剂的涂层相比，光催化涂层的性能较差。此外，不含活性抗菌剂的对照涂
F-35A Lightning II store separation test completed ahead of schedule, under budget
除了提前满足原定测试计划的测试要求外，阿诺德空军基地阿诺德工程开发综合体推进风洞设施内的独立驱动系统也及时恢复使用以进行测试，为测试提供了可观的成本与静压抽空系统模式相比可节省成本，否则该模式将用于在 4 英尺跨音速风洞中创建测试条件。
F-35A Lightning II store separation test completed ahead of schedule, under budget
除了提前完成原定测试计划的测试要求外，阿诺德空军基地阿诺德工程开发综合推进风洞设施内的独立驱动系统也及时恢复了测试，与原本用于在 4 英尺跨音速风洞中创造测试条件的 Plenum Evacuation System 模式相比，节省了大量成本。
