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人工智能幻觉：一个值得澄清的误称
摘要 — 随着大型语言模型在人工智能 (AI) 中的不断发展，文本生成系统已被证明受到一种通常称为“幻觉”的问题现象的影响。然而，随着人工智能在包括医学在内的各个领域的存在感越来越强，人们对该术语本身的使用产生了担忧。在本研究中，我们进行了系统性回顾，以确定在 14 个数据库中定义“AI 幻觉”的论文。我们展示和分析了所有数据库中获得的定义，根据它们的应用对它们进行分类，并提取每个类别中的要点。我们的结果强调了该术语使用方式缺乏一致性，但也有助于识别文献中的几个替代术语。我们讨论了这些影响，并呼吁更加统一的努力，为一个重要的当代 AI 问题带来一致性，该问题可能对多个领域产生重大影响 1。索引术语 — 人工智能、幻觉、生成式人工智能
人工智能代表未来，那么我们如何创造一个值得信赖的人工智能？
1. 人类主体和监督，包括基本权利、人类主体和人类监督。2. 技术稳健性和安全性，包括抵御攻击和安全的能力、后备计划以及一般安全性、准确性、可靠性和可重复性。3. 隐私和数据治理，包括尊重隐私、数据质量和完整性以及数据访问权。4. 透明度，包括可追溯性、可解释性和沟通。5. 多样性、非歧视性和公平性，包括避免不公平偏见、可访问性和通用设计以及利益相关者的参与。
计算机科学一个值得信赖的节点 - 八用户大都会量子通信网络
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依赖于一个或多个概率特征：受信任的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的Internet相像，以实现广泛的连接性。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动