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不要害怕恶魔：为什么没有预言......
8 这并不是说模型理解不能有助于理解现象。事实上，模型理解起着至关重要的作用。然而，理解模型和理解现象之间的关系很复杂。我们将在第 3.2 节中详细阐述这一点。 9 请注意，劳勒和沙利文谈论的是解释，而不是理解。虽然这种分歧也出现在关于理解的辩论中（Strevens，de Regt ???），但劳勒和沙利文的分歧最为简洁。如上所述，我们看到两者之间存在密切的联系。根据理解和解释之间关系的具体构建方式，这种分歧甚至可能崩溃（例如，当理解被概念化为拥有正确类型的解释的心理表征时）。
指南 - 市中心振兴计划和纽约前进
在我担任纽约州务卿期间，最鼓舞人心、最有启发性的方面之一是目睹一群致力于将市中心改造成生机勃勃、多元化和繁荣的地方的公民、政治和商界领袖，这些领袖在国务院市中心振兴计划 (DRI) 的支持下，将市中心改造成生机勃勃、多元化和繁荣的地方。该计划开启了市中心振兴的复兴，并席卷了整个纽约州，而且没有丝毫放缓的迹象。现在，随着纽约州前进 (NYF) 计划的实施，州长霍楚尔致力于每个社区、大城市、农村和介于两者之间的小社区的复兴，每个市中心——无论规模、特色或容量如何——都有机会加入这场席卷纽约州的变革运动。
coffee-table-book.pdf - Tech Mahindra
Tech Mahindra 的工程服务 (IES) 部门通过开发新的和令人兴奋的创新来为我们的客户创造持久的价值。在设计、工程、数字和咨询四大支柱的指导下，我们充当企业在数字化转型中保持相关性的催化剂。在由互联体验推动的互联世界中，企业必须跨维度开发解决方案，涉及数字、物理、融合以及介于两者之间的一切。而这需要我们 23 多年的卓越经验为我们的 350 多个全球客户群带来的无缝集成技术能力。如今，Tech Mahindra 是福布斯全球数字 100 强榜单和 2018 年福布斯亚洲 50 强公司中排名最高的非美国公司。
无处不在的 XR 的未来前景
我们的未来是否会走向通过计算机介导的现实来增强人类体验？沉浸式技术是独一无二的，存在于世界和我们的感官之间，让用户可以穿越完全虚拟的环境（即遥远的地方或幻想世界）或用虚拟物体增强现实世界，以及介于两者之间的任何虚拟与现实的混合。本文探讨了无处不在的沉浸式技术的哲学和社会影响，设想了一个相对不远的未来，主流技术已被取代，以及一个反乌托邦的遥远未来，个人可能会选择放弃现实，转而选择虚拟世界。通过创建设计小说作为思想实验，我们探索了 XR 未来可能面临的开放挑战，研究了今天的明天技术。
检测AI生成的文本的技术和挑战
但是，LLM的无处不在带来了需要进行审慎检查的机会和挑战的融合。在这些挑战中，我们遇到了LLM产生偏见，有毒或有害内容的潜力[13，27，60，61]。另外，存在与知识产权侵犯[41，50]有关的担忧，以及滥用LLM的恶意性权利，例如传播误导信息和宣传[36，54]。这些多方面的考虑因素强调了在不同情况下对LLM的明智评估和道德管理的必要性。利用AI生成的文本可以被视为减轻上述挑战的有效策略。然而，AI生成的内容与人写的文本的收敛达到了两者之间的辨别程度越来越复杂。区分LLM生成的任务
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接下来，您将选择您的缴费率，您可以选择每期从您的薪水中扣除的金额或百分比。提醒一下，最低缴费金额为每薪资期 5 美元或 0.5% 的薪资。选择缴费金额后，您可以选择以税前或税后（也称为 Roth）为基础缴费。您也可以选择按照屏幕上显示的方式在两者之间分配缴费。接下来，您将确认每薪资期的缴费金额和缴费类型。您也可以在注册后随时更改。接下来，您将选择如何投资您的缴费。为了便于说明，我们将选择目标日期基金，但延期补偿计划提供了广泛的投资选择以及帮助您制定投资策略和管理的服务。请咨询您的延期补偿专家以了解更多信息。
人工智能与可持续性——回顾
摘要：近几十年来，人工智能经历了变革性进步，重塑了医疗、交通、农业、能源和媒体等多个领域。尽管人们对人工智能的潜力充满热情，但人们仍然担心其潜在的负面影响，包括大量能源消耗和道德挑战。本文批判性地回顾了人工智能可持续性的不断发展，涉及经济、社会和环境层面。文献被系统地分为“人工智能的可持续性”和“人工智能的可持续性”，揭示了两者之间的平衡视角。该研究还发现了一种显着的整体方法趋势，自 2019 年以来出版物和实证研究激增，表明该领域已经成熟。未来的研究方向强调深入研究相对未被充分探索的经济维度，与联合国的可持续发展目标 (SDG) 保持一致，并解决利益相关者的影响。
活动 10 - 教授裂脑研究 - BPS
规划从后往前开始，最初要弄清楚我们到底想让学生知道什么。以下是一组针对裂脑主题的核心问题的示例，这些问题的答案也可以成为学生的学习目标。这对于裂脑研究尤其重要，因为即使是下面的问题也代表了一个非常复杂的研究领域的过度简化。同样，我们可以进一步简化研究结果（例如，简化为“可以口头报告 RVF 并用左手从 LVF 中画出”。然而，从经验来看，这可能会让学生更加困惑，例如当他们看到向 RVF 呈现单词的例子时，患者会毫不费力地画出它们（“我以为语言是在左半球，那么他们怎么能理解这个词呢？”）。下面的问题代表了两者之间的折衷，同时也希望提供足够的细节，让学生能够回答任何可能的考试问题。
