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World File Search System推测
引用：Jang, S. 和 Nam, K. -Y. (2022)。利用推测设计设计人机交互。档案
背景 理解人工智能 (AI) 并思考其影响面临着巨大的挑战。解决这个问题的一个有效方法是推测设计 (SD)，它主要涉及构建叙事，以激发对技术设计和社会采用的讨论。然而，在人工智能背景下对 SD 叙事的研究很少。因此，本研究旨在确定 SD 中涉及人机交互的叙事主题。
共同设计合作伙伴作为变革型学习者：通过以推测关系为中心为学校设想理想的技术
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开发未来能源 提供舒适生活
报告中的未来预测说明 本报告中的计划、战略和业绩预测基于东京电力在发布时掌握的信息。这些预测/推测包含各种不确定因素，例如国际事务、国内政策、社会结构变化以及影响我们集团的技术创新。有可能出现逆转这些预测/推测的潜在风险。因此，我们请您注意，未来的实际业绩/商业环境可能与本报告中指出的情况不同。
关于 ChatGPT 和生成人工智能的投机未来...
摘要：虽然 ChatGPT 最近变得非常流行，但人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练 Transformer (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中识别并讨论了（使用）人工智能在教育中（AIEd）的承受能力和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机，因为人工智能可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能（AI）、生成式预训练转换器（GPT）、自然语言处理、教育中的人工智能（AIEd）、未来教育观点、推测方法
![arXiv:2412.05115v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 6 日](/simg/d\d34385a72726c41566258b9d7b5eb2868b816426.webp)
arXiv:2412.05115v1 [quant-ph] 2024 年 12 月 6 日
实时解码是未来容错量子系统的关键要素，但许多解码器太慢，无法实时运行。先前的研究表明，在有足够的经典资源的情况下，并行窗口解码方案可以在解码时间增加的情况下可扩展地满足吞吐量要求。但是，窗口解码方案要求将某些解码任务延迟到其他解码任务完成为止，这在时间敏感的操作（例如 T 门传送）期间可能会出现问题，导致程序运行时间不理想。为了缓解这种情况，我们引入了一种推测窗口解码方案。从经典计算机架构中的分支预测中汲取灵感，我们的解码器利用轻量级推测步骤来预测相邻解码窗口之间的数据依赖关系，从而允许同时解决多层解码任务。通过最先进的编译管道和详细的模拟器，我们发现与之前的并行窗口解码器相比，推测平均可将应用程序运行时间缩短 40%。
一次性全息摄影
继 [1] 的工作之后，我们定义了一个边界区域 B 的广义协变最大纠缠楔，我们推测它是可从 B 重构的本体区域。类似地，我们定义了一个协变最小纠缠楔，我们推测它是可以影响 B 上的状态的本体区域。我们证明了最小和最大纠缠楔遵循此猜想所必需的各种属性，例如嵌套、包含因果楔以及在适当的特殊情况下简化为通常的量子极值表面处方。这些证明依赖于我们推测成立的（受限）量子聚焦猜想 (QFC) 的一次性版本。我们认为这些 QFC 意味着一次性广义第二定律 (GSL) 和量子布索界限。此外，在特定的半经典极限中，我们使用代数技术直接证明了这个一次性 GSL。最后，为了推导出我们的结果，我们将一次性量子香农理论和状态特定重建的框架扩展到有限维冯诺依曼代数，允许非平凡中心。
