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理论化 AI 代理和演员 Mark van Rijmenam ...
摘要 人工智能是第四次工业革命的核心技术，推动了当代信息物理系统的巨大变化，并挑战了现有的组织和管理理论化方式。人工智能代理和人工智能代理的兴起在意向性和反身性方面与人类代理既有根本区别，又越来越相似。随着“儿童人工智能”的出现——由其他人工智能创造的人工智能——早期的人类设计和互动变得越来越遥远和疏远。这些发展虽然看似未来主义，但却改变了我们组织的人机界面。在本文中，我们探讨了对人工智能代理、能力和治理的理解，并提出了对社会物质性、行动者网络理论、制度理论和企业行为理论的组织理论化的影响。我们为一个不断发展和反身性的研究议程做出了贡献，该议程可以适应和再生围绕这一重大技术进步的理论。
Big Tech是全球安全和地缘政治的演员...
最常见的是，它们的参与源于他们的服务和平台，这些服务和平台是网络空间中的新冲突剧院（Singer＆Brooking，2018年），就像在选举期间在社交媒体上在社交媒体上的信息操作一样（JeangèneVilmer等人（2018年）； Charon＆JeangèneVilmer，Charon＆JeangèneVilmer，2021;Marangé＆Marangé和Quessard 2021）;或者，当时的美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）上了Twitter，通过核战争威胁朝鲜（Schwartz，2022年）。在这种情况下，大型科技公司在冲突中的作用是基础设施，几乎是看不见的，因为它们提供和管理的服务被用作冲突的中介（Musiani等人。2016）。在其他情况下，这些公司本身就是冲突的对象，就像华为5G上的多个禁令（Statista，2020年）和中国企业集团拥有的社交网络Tiktok上一样（Chan，2023年）；或在乌克兰战争的背景下，俄罗斯将梅塔称为“恐怖组织”（Euronews，2022年）。在国际关系奖学金中，通常认为私人公司是其原籍国的“大使”，其技术创新是世界舞台上民族权力的延长（Carr，2016; Strange; Strange，1996; Keohane＆Nye，1998）。因此，随着中国互联网巨头的国际化，涉及大型技术的冲突情况变得越来越普遍，这毫不奇怪，这表明了非美国大型技术的出现。同时，科技巨头的政治权力越来越受到国际事务的传统行为者的认可，拥有多个国家
与恶意演员联合学习的安全多方聚集
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，该协议是在两台服务器上构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
elsa：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
e LSA：与恶意演员联合学习的安全汇总
摘要 - 填充学习（FL）是机器学习越来越流行的方法（ML），在培训数据集高度分布的情况下。客户在其数据集中执行本地培训，然后将更新汇总到全球模型中。现有的聚合协议要么效率低下，要么不考虑系统中恶意参与者的情况。这是使FL成为隐私敏感ML应用的理想解决方案的主要障碍。我们提出E LSA，这是FL的安全聚合协议，它打破了此障碍 - 它是有效的，并解决了其设计核心的恶意参与者的存在。与PRIO和PRIO+的先前工作类似，E LSA提供了一种新颖的安全聚合协议，该协议是由两台服务器构建的，只要一台服务器诚实，捍卫恶意客户端，并且是有效的端到端。与先前的工作相比，E LSA中的区别主题是，客户不是交互产生加密相关的服务器，而是在不损害协议安全性的情况下充当这些相关性的不受信任的经销商。与先前的工作相比，这导致了更快的协议，同时还可以实现更强的安全性。我们引入了新技术，即使服务器是恶意的，在运行时的较小成本为7-25％，而对于半honest服务器的情况，通信的增加而言可以忽略不计。我们的工作改善了先前工作的端到端运行时，具有相似的安全保证的大幅度保证 - 单格聚集器ROFL最多305 x（对于我们考虑的模型），并最多分配了8 x。
ftld-grn中的神经胶质：从支持演员到领导角色
progranulin和TDP-43神经退行性疾病之间的缺失联系，其无情进行的临床课程和稀疏的治疗选择，负责全球范围内的大量发病率和死亡率。这些疾病是通过进行性运动和/或认知功能障碍在临床上表征的，并在病理上通过在脆弱的神经元种群中堆积错误的蛋白质在病理上表征。与神经退行性条件相关的大多数遗传突变直接影响产生，溶解度，细胞内定位或骨料易发蛋白的周转率。但是，ftld-grn是一个显着的例外。在TDP-43夹杂物（FTLD-TDP）的额颞叶脱发子集中，患者在GRN中具有杂合性损失 - 功能突变，从而导致秘密蛋白蛋白预化蛋白的单倍弥补。预胰岛素单倍氨酸导致神经变性的机制和特征性的TDP-43蛋白聚集体仍然是一个重要但未解决的问题。
木结构的微生物衰变：演员，活动和保护手段
抽象的木质衰变真菌和细菌在自然生态系统中起着至关重要的作用，这有助于木质纤维素材料和营养循环的分解。但是，他们的活动在木材耐用性方面构成了重大挑战，影响了依赖木材作为建筑材料的行业。本评论研究了微生物的多样性破坏木材使用的室内和室外。此外，讨论了微生物鉴定的传统和先进方法，重点是基于DNA的，与培养的测序方法，近年来，其重要性大大增加。它还概述了木材保护的各种选项，从设计到化学木材保存和木材修饰方法。这应该说明结合对衰减生物的生态理解，精确识别和创新木材保护方法的重要性，以实现长期的木材利用。
一种用于多...的软演员-评论家深度强化学习方法
© 作者 2022。开放获取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的信用额度中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
在威胁演员再次进行之前闯入Draytek路由器
•一个人的严重程度得分最高为10•鉴于这些漏洞的显着风险，建议立即采取行动。Draytek迅速做出了回应。发现的所有漏洞都在各种固件版本中进行了修补。威胁风险在168个国家 /地区在线曝光的704,000多个Draytek路由器，您无法低估威胁景观。这些设备不仅是硬件；它们代表了毁灭性攻击的潜在入口点。我们的研究表明，这些漏洞可用于间谍，数据剥落，勒索软件和拒绝服务（DOS）攻击。有关涉及易受攻击的设备的示例，请参见第6节“攻击方案”，该设备配置为在WAN（Internet）上公开Web UI。但是，威胁风险不是理论上的。2024年9月18日，联邦调查局宣布，它已经删除了一个在Draytek Assets上剥削三个CVE（CVE-2023-242290，CVE-2020-15415和CVE-20202020-8515）。两周前，CISA将另外两个Draytek CVE添加到KEV（CVE-2021-20123和CVE-2021-20124）。这些事件与我们的发现是分开的，但是它们突出了连续威胁智力发现新问题并跟踪这些设备上的剥削的重要性。商业影响由于这些路由器中有75％用于商业环境，因此对业务连续性和声誉的影响是严重的。成功的攻击可能导致大幅停机，客户信任的丧失和监管处罚，所有这些都完全落在CISO的肩膀上。推荐动作
选择性感知：学习语言模型演员的简洁状态描述
最新的大型语言模型（LMS）越来越长的上下文。虽然这种趋势允许使用大量的SOTA LMS使用大量文本，但要求这些大的LMS处理潜在的冗余或无关紧要的数据，可以不必要地增加推理时间和成本。为了解决这个问题，我们提出了Blinder，该方法利用了一个小的易键率LM来采样最小的Inter功能集，从而最大程度地提高了下游LM的性能。Blinder训练具有价值头的LM，以估算下游LM的最佳输出的可能性。我们评估了盲目的盲目决策制定任务，该任务臭名昭著，臭名昭著的状态描述：nethack和机器人计划。Blinder在Nethack和Robot Planning中分别将LM Actor In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-Actor In-In-flongion降低了158％和54％，这分别代表了大量推断成本节省，同时又代表了绩效的提高。