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World File Search System保持一致
2024 年新加坡风险投资融资格局
• 报告是根据 PitchBook 的方法编制的*。在由新加坡企业局 (EnterpriseSG) 编写的本版报告中，对 PitchBook 方法进行了检查，以确保它们与之前版本中采用的方法保持一致。为了使报告版本之间的数据保持一致，2024 年之前的数据来自 EnterpriseSG 创建的先前报告，2024 年的数据主要来自 PitchBook，补充交易数据来自 EnterpriseSG。
蓝色碳和海洋乡村机会报告
对蓝色碳项目的领导层为实现经济能力提供了一个重要的机会，同时又与愿望照顾国家的愿望保持一致。目前，通过减少排放基金（ERF），项目支持者可以通过恢复潮流以恢复BCE来赢得蓝色碳信用额。由于ERF下只有一种蓝色碳方法，因此有机会共同设计的新方法可以更好地与BCE的传统管理实践保持一致。此外，新兴自然维修市场（生物多样性信用）为TO提供了更多的机会，可以积极参与生物多样性保护工作，进一步与他们的文化责任和对国家的愿望保持一致。管理支付为负责任的土地和海洋管理提供了财务激励措施，从而促进了这些重要生态系统的协作和可持续实践。
安大略省的行动计划结束基于性别的暴力 - 呼吁提议常见问题（常见问题解答）
是。申请人可以通过此呼吁提交多个申请，以供不同项目提案。如果提交了多个应用程序，则必须清楚应用程序如何彼此区别，项目之间的链接以及组织内部（以及合作伙伴，适用）每个项目的角色和职责。每个申请应通过Angingson提交，并应与提案指南的呼吁指南中概述的评估标准保持一致。如果先前提交的提案与呼吁提案指南保持一致，则可以提交。
人工智能协同与社会选择：根本限制和政策含义∗
使人工智能代理与人类意图和价值观保持一致是构建安全且可部署的人工智能应用的关键瓶颈。但人工智能代理应该与谁的价值观保持一致？强化学习与人类反馈 (RLHF) 已成为人工智能对齐的关键框架。RLHF 使用来自人类强化器的反馈来微调输出；所有广泛部署的大型语言模型 (LLM) 都使用 RLHF 使其输出与人类价值观保持一致。了解 RLHF 的局限性并考虑由这些局限性引起的政策挑战至关重要。在本文中，我们研究了构建尊重民主规范的 RLHF 系统的一个特定挑战。基于社会选择理论中的不可能结果，我们表明，在相当广泛的假设下，没有独特的投票协议可以通过民主程序使用 RLHF 普遍对齐人工智能系统。此外，我们表明，使人工智能代理与所有个人的价值观保持一致将始终违反个人用户的某些私人道德偏好，即使用 RLHF 进行普遍的人工智能对齐是不可能的。我们讨论了使用 RLHF 构建的 AI 系统治理的政策含义：首先，需要强制执行透明的投票规则，以追究模型构建者的责任。其次，模型构建者需要专注于开发与特定用户群体紧密结合的 AI 代理。
南部非洲发展共同体气候变化战略与行动计划
至 2019 年 2 月 21 日在纳米比亚温得和克举行的研讨会上，旨在使该战略与全球和非洲大陆的发展要求保持一致。研讨会进一步制定了审查该战略的路线图，涵盖 2019 年 4 月至 2020 年 12 月的以下领域： • 评估机构和技术能力差距； • 确定合作伙伴并制定气候变化计划的伙伴关系协议； • （使气候变化战略与《巴黎协定》、可持续发展目标和非盟议程保持一致
将语言模型与人类价值观结合起来
摘要 大规模语言技术越来越多地用于不同语境中各种形式的人机交流。这些技术的一个特殊用例是对话代理，它可以输出自然语言文本来响应提示和查询。这种参与模式引发了许多社会和道德问题。例如，如何使对话代理与人类规范或价值观保持一致？它们应该与哪些规范或价值观保持一致？如何实现这一点？在本文中，我们提出了一些有助于回答这些问题的步骤。我们首先对对话代理和人类对话者之间语言交流的构成要素进行哲学分析。然后，我们利用这一分析来确定和制定可以支配人与对话代理之间成功语言交流的理想对话规范。此外，我们还探讨了如何使用这些规范使对话代理在一系列不同的话语领域中与人类价值观保持一致。最后，我们讨论了我们的提案对于符合这些规范和价值观的对话代理的设计的实际意义。