XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System歪曲
生成式人工智能的网络安全考虑因素
训练数据中毒 训练数据中毒是指恶意操纵 LLM 的训练数据或微调程序，从而引入漏洞、后门或偏见，这些漏洞、后门或偏见可能会破坏模型的安全性、有效性或道德规范。通过篡改训练数据或微调程序，攻击者可以注入微妙但有影响力的修改，从而破坏 LLM 的预期行为。这可能包括在训练数据中引入恶意模式、有偏见的信息或故意误导的示例，旨在歪曲模型的决策过程或损害其有效概括的能力。
明日战场上的反恐斗争
这是一份同行评审的出版物。本出版物中表达的观点不一定反映北约、COE-DAT、北约成员国或讲师所属机构的官方政策或立场。本出版物中表达的观点不一定反映陆军部、国防部或美国政府的官方政策或立场。战略研究所和美国陆军战争学院出版社出版物的作者享有充分的学术自由，只要他们不泄露机密信息、危害作战安全或歪曲美国官方政策。这种学术自由使他们能够提供新的、有时是有争议的观点，以进一步讨论关键问题。本出版物已获准公开发布；分发不受限制。
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大学非常重视作弊和窃的案件。多伦多大学关于学术事务的行为守则（http://www.governingcouncil.utoronto.ca/policies/behaveac.htm）概述了构成学术不诚实的行为以及解决学术犯罪的过程。论文和作业中的潜在犯罪包括在未经适当确认的情况下使用别人的想法或言语，未经教师许可，在一门课程中提交自己的工作，构成资源或事实，在任何作业中获得或提供未经授权的帮助。在考试和考试中，作弊包括使用或拥有未经授权的艾滋病，在考试或考试中查看别人的答案，歪曲了您的身份，或者伪造或更改大学所需的任何文件。
Healthtrends.ai 的范围
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电池护照内容指南 - 执行摘要 -
本文件由 Battery Pass 联盟发布，包含已由或可能由多个来源提供的信息。本文表达的调查结果、解释和结论是 Battery Pass 联盟促进和认可的协作过程的结果。Battery Pass 联盟合作伙伴（本文件幻灯片 4 中列出的合作伙伴）认可整体项目方法和调查结果，Battery Pass 联盟已努力准确捕捉组织（包括支持合作伙伴和其他专家）提出的利益相关者立场，尽管结果不一定代表所有个人或他们所代表的组织的观点。Battery Pass 联盟尚未单独核实从外部来源提供的信息，如果这些陈述中的任何一个歪曲了利益相关者的立场或立场随着时间的推移而发生变化，则不承担任何责任。
电池护照技术指导
本文件由 Battery Pass 联盟发布，包含已由或可能由多个来源提供的信息。本文表达的调查结果、解释和结论是 Battery Pass 联盟促成和认可的协作过程的结果。Battery Pass 联盟合作伙伴（本文件下一页列出的合作伙伴）认可整体项目方法和调查结果，Battery Pass 联盟已努力准确捕捉各组织（包括支持合作伙伴和其他专家）提出的利益相关者立场，尽管结果不一定代表所有个人或他们所代表的组织的观点。Battery Pass 联盟尚未单独核实外部来源提供的信息，如果这些陈述中的任何一个歪曲了利益相关者的立场或立场随着时间的推移而发生变化，则不承担任何责任。
Amtrak OIG支持调查导致对未批准药物的制造商判处36个月的监禁
根据法院文件，从2016年开始，Kosolcharoen创建了两家Liveyon LLC和Genetech Inc.，以生产和分发由人脐带血制成的可注射干细胞产品。Liveyon以不同的品牌名称（包括“ Regen”）销售产品。 Kosolcharoen承认，他和其他人歪曲了重生，因为它适合治疗各种疾病，例如肺和心脏病，自身免疫性疾病，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病等。Liveyon在2019年4月左右使用广告材料销售了整个美国的产品，这些广告材料包含多个关于其所谓的安全性和有效性的虚假和误导性陈述。宣判时，政府声称Liveyon产品的销售在2017年至2018年之间的收入约为2160万美元。
Yan等人预印本，SARS-COV-2
关于SARS-COV-2的潜在起源的几项分析已在科学期刊上发表，这些期刊在发表之前提供同行评审。2、3、4、5、6、7、8、9的同行评审对于科学过程至关重要，因为专家的审查允许得出有意义的结论，并减少了不适当的外推或误解。这是一个不完美的过程，经常被批评为缓慢，但是同行评审是科学记录中构建可靠性的必要部分。最好的科学细节最好由其他人也是技术领域的专家来理解和批评。当文章的受众被扩大到相邻科学领域的技术受众中，数据可能比实际情况更光滑，相互冲突更少，从而导致其真实含义的模糊或歪曲。
依赖报告的实用程序和防策略
由于揭示了真正的偏好是策略机制中的主要策略1，因此对他人的复杂战略或昂贵的信息获取没有收益。因此，这种机制被认为是公平的：它们“平衡了比赛场”。但是，有广泛的实验和领域证据（Hakimov and Kubler，2021; Hassidim等人，2017a），参与者尤其是通过在提交的排名中跳过流行的选择来歪曲他们的偏好。要纠正可能的负面效果，以理解嫉妒和效率，了解这种现象背后的内容很重要。，研究人员最近提出了更为复杂的偏好，而不是将非真实性的策略指定为错误。要确定此类偏差的起源，需要对所有竞争理论的可检验预测。