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03.2023机器学习科学家联合创始人，启动到03.2024∂设计并开发了一个综合框架，用于创建可自定义的虚拟AI字符，结合了关键的建筑组件，例如记忆力管理，诸如上下文意识，及时的优化，音调/风格，音调/样式转换，强大的监狱破坏性囚禁机制。∂进行了研究并实施了一个检索演示的一代（RAG）框架，以增强虚拟AI字符的现实性和忠诚度。∂执行了Digrigoffortingtoevaluatecharacterrobustnessagainstjailstjail-breakattacks，识别现象，并迭代地改善了框架的防御策略。∂通过定期会议与核心团队成员合作，以保持进度，解决Challenges并为公司的未来指示制定战略。自然语言处理大语模型虚拟字符信息检索搜索引擎机器学习研究与开发
评估机器学习模型中T-GAN和W-GAN增强数据的功效
机器学习及其在各个领域的应用的出现已经需要开发可靠的方法来有效地生成和利用合成数据。gans已成为数据增强的重要解决方案，特别是在数据稀缺或隐私企业困扰的领域。本文重点介绍了两个复杂的GAN变体T-GAN）和W-GAN，这些变体已量身定制，以增强预测性建模中合成数据的现实性和实用性。通过利用这些技术，我们的研究旨在评估和比较其在生成数据中不仅反映现实世界分布的数据方面的功效，而且还可以有效地增强机器学习模型的每个形式。最近的研究（例如[1,2]）提供了基础支持，展示了GAN体系结构的进步及其在复杂数据集中的应用。
128 533 -V17.3.0-5G;管理和乐团
ICT的社会影响正在逐渐消除距离的概念和局限性。五十年前，人们谈到了全球村庄，因为任何人都可以从任何地方听到新闻。今天，我们拥有互联的全球村庄，我们可以在那里与地球上的大多数人进行沟通，并拥有蜂窝（例如4G/5G）视频通话功能，可容纳超过四分之一的世界人口。物联网和增强现实性互动将很快给出“远程工作”的概念。此类技术还扩大了黑客盗窃或破坏的可能影响。在线科学，作者身份，软件创建，（自我）教育和自由经济的在线协作正在重新组织我们的工作和生活条件。最近，我们已经看到了与社会疏远和禁闭情况下的共同居住在19日大流行条件下的ICT服务的价值。
能源转型、矿产资源和欧洲战略......
尽管能源转型的现实性有时会受到质疑，甚至受到挑战（Fressoz，2023），但它对矿产资源产生的延续效应似乎是无可争辩的，许多前瞻性研究都强调了这一点。更多的铜、锂、镍、石墨或稀土：这些非穷尽的条件将使我们能够支持电动汽车和可再生能源的发展，从而为限制全球变暖做出贡献，这符合 2015 年巴黎气候协议中做出的承诺。除了显而易见的之外，这种新范式本质上提出了一个问题，即如何定义和优化公共和私人政策，一方面使生产国的地下资源和工业发展增加更大的价值，另一方面减少供应限制和进口国的战略依赖。更根本的是，它还提出了一个问题，即各国是否愿意——事实上，是否有能力——超越双边战略，在气候变化的同时参与有关这些资源的国际谈判。
在批处理蒸馏模拟中增强现实主义
摘要。在化学过程工程中，模拟数据的准确性和现实主义对于有效设计和优化广泛的过程至关重要。在本文中，我们演示了神经风格转移方法的功效，以增强模拟产生的时间序列数据的现实性。具体来说，这种机器学习技术使我们能够学习从现实世界化学植物获得的非并行实验数据的样式特征，然后使用它们将模拟数据转换为更紧密地反映了模拟模型未捕获的现实行为和变化。我们提出了一个基于变压器的体系结构，其潜在表示可以纠缠于内容和样式信息。训练后，基础生成模型允许快速和数据有效的风格化生成，而无需每个样本的基于梯度的优化进行许多迭代，就像其他时间序列样式传输基线一样。我们在合成数据和批处理蒸馏的应用中显示了方法的效率。
萨克拉门托-圣华金三角洲供水可靠性评估回顾
本评论指出了供水可靠性分析面临的三大挑战：环境问题、技术和管理问题以及不确定性的建模和管理。环境问题，尤其是维护水生栖息地的愿望，与过去的努力相比，增加了一种新的可靠性评估类型。水的数量和质量（例如盐度和温度）都将决定物种生存和繁殖的能力。技术和管理问题包括增加供水可靠性建模中水管理组合（多个水源、运营和需求管理）方面的广度和现实性。此类组合包括多种自适应决策方法。鉴于气候变化的高度不确定性和非平稳性，建模和管理不确定性对于支持风险管理是必要的。方法包括更正式的多目标分析、扩大预测信息水库运营 (FIRO) 以包括多个水库和支持环境流量管理、采用新技术来处理和共享数据和模型。
战争游戏的前景与危险 - CSS/苏黎世联邦理工学院
兵棋推演总是面临着类似的现实性和可玩性之间的权衡。以时间性问题为例：兵棋推演在时间的使用和表现上差异很大，从一轮游戏代表几年的时间，到实时展开的事件。战场表现也各不相同。早期的普鲁士兵棋推演采用了让人联想到棋盘的抽象网格，后来演变为至今仍在使用的六边形布局。其他兵棋推演则在广阔的物理区域部署了大量的战争物资。1941 年，美国陆军发起了路易斯安那演习，这是一场大规模的兵棋推演，有超过 350,000 名士兵在至少 8,000 平方公里的范围内进行演习。成本和可复制性问题很重要：更复杂的战争游戏可能更昂贵，复制起来也更困难，但可能会产生在更精简、更抽象的模拟中不容易获得的后勤见解。
披露 2050 年欧洲 1.5 ◦ C 气候目标下剩余二氧化碳预算下奥地利区域供热的热密度
这项工作的核心目标是将综合模型 GENeSYS-MOD 生成的不同欧洲脱碳情景的成本效益供热从国家级缩小到奥地利的社区级，从而揭示 2050 年区域供热的热密度。我们假设区域供热包括地热、合成气、氢气、废物和大型热泵作为可再生热源。结果确定了 2050 年奥地利 68 个社区的区域供热，占社区总数的 6%。我们发现 GENeSYS-MOD 结果能够涵盖区域供热的当地趋势，因为预计在当地层面的热密度中有很大一部分达到了表明经济可行性的值。应进一步研究如何将当地确定的区域供热和热密度以反馈回路的形式返回到更综合的模型（例如 GENeSYS-MOD）中。这允许在大型上层模型中细化假设，从而提高欧洲层面路径的合理性和现实性。 © 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
生物 Softmax：在现代 Hopfield 网络中得到证明
现代 Hopfield 网络 (HN) 表现出内容可寻址存储器 (CAM) 的特性，可以存储和检索大量记忆。它们还为人类的联想记忆建模提供了基础。然而，这些网络的实现通常在生物学上是不合理的，因为它们假设突触连接的强度是对称的，并使用依赖于多体突触的功能。已经提出了更具生物学现实性的现代 HN 版本，尽管这些实现通常仍使用软最大值函数。计算单个节点的软最大值需要了解所有其他神经元，因此仍然具有一定程度的生物学不合理性。我们提出了一种现代 HN，它使用可以以更符合生物现实的方式计算的 softmax 版本，因此使我们更接近生物学上合理的记忆模型。我们还表明，我们提出的网络可以使用局部学习规则来学习连接权重，该规则源自能量函数的梯度下降。最后，我们验证了我们提出的生物网络的行为类似于现代 HN，并探索了它的其他一些有趣的特性。