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Quobly 相信硅自旋量子比特
Tristan 是一位国际知名的实验物理学家，因其在量子点阵列中相干传输和自旋操控方面的开创性研究而闻名。他在巴黎高等师范学院 (ENS) 的卡斯特勒布罗塞尔实验室 (LKB) 获得博士学位，师从诺贝尔奖获得者 Serge Haroche，随后在代尔夫特理工大学获得博士后奖学金，该大学是自旋量子比特实验研究的先驱中心。在加入 Quobly 担任全职 CTO 之前，Tristan 还曾领导法国国家科学研究中心 (CNRS) 格勒诺布尔的量子自旋量子比特社区。
年度报告相信巴哈马人正在建设未来。
CBL 的旅程始于 1995 年，当时它有一个大胆的愿景：将有线电视引入巴哈马家庭。这一愿景不仅对巴哈马的娱乐业具有革命性意义，而且也是一个关键的文化里程碑。通过为巴哈马人提供全球电视节目，CBL 为提高全球知名度、教育和娱乐打开了大门。这种连通性基础有助于缩小巴哈马与世界其他地区之间的差距，CBL 很快成为岛屿上数千个家庭日常生活的一部分。在有线电视服务取得成功的基础上，CBL 扩展到宽带和固定电话服务，成为第一家向巴哈马消费者提供捆绑解决方案的公司。2011 年，CBL 更名为 REV，成为巴哈马第一家三网合一提供商，这一转型得以巩固。
巴西物流是一个相信巴西的实体
我们的历史以巴西在海上运输，港口以及国家和国际物流领域的相关成就为标志。在行政和立法机关的公开听证会上有积极而持续的露面，我们处理了从特许权，分会和授权到法律和规范的各种事项。该协会在所有部门活动的横截面主题中也强烈行动，这是公共安全。
想要获取可靠的选举信息？不要相信人工智能
其他 AI 模型通过提供不必要的错误信息加剧了错误。例如，GPT-4 提出，任何被判重罪的人在内华达州投票前都必须“恢复公民权利”，并且选民必须“不被法院判定为精神失常”才能投票。专家组成员认为第一句话不准确，因为内华达州会在重罪犯出狱后自动恢复他们的投票权。第二句话被认为是不准确的，因为内华达州不要求任何心理健康评估作为投票条件。另一个 AI 模型 Mixtral 提供的投票登记截止日期似乎是凭空捏造的，选民登记链接也不起作用。
永不相信，总是验证：值得信赖的人工智能的路线图？
摘要 —人工智能 (AI) 正在成为我们日常生活中使用的许多系统的基石，例如自动驾驶汽车、医疗保健系统和无人机系统。机器学习是人工智能的一个领域，它使系统能够从数据中学习并根据模型对新数据做出决策以实现给定目标。人工智能模型的随机性使验证和确认任务具有挑战性。此外，人工智能模型中存在内在偏见，例如可重复性偏见、选择偏见（例如种族、性别、肤色）和报告偏见（即结果不反映现实）。人们也越来越关注人工智能的伦理、法律和社会影响。由于人工智能系统的黑箱性质，很难审计和认证。它们似乎也容易受到威胁；当提供不受信任的数据时，人工智能系统可能会出现不当行为，从而使其不安全且不可靠。各国政府、国家和国际组织已提出了多项原则来克服这些挑战，但它们在实践中的应用有限，而且对这些原则的不同解释可能会影响实施。在本文中，我们将研究人工智能系统中的信任，以了解人工智能系统的可信度，并确定需要采取哪些行动来确保人工智能系统值得信赖。为了实现这一目标，我们首先回顾现有的确保人工智能系统可信度的方法，以确定在理解什么是可信人工智能时可能存在的概念差距。然后，我们为人工智能提出了一个信任（零信任）模型，并提出了一组应该满足的属性来确保人工智能系统的可信度。索引词——人工智能、信任、零信任、偏见、道德、社会。
相信谁？了解和建模源信誉评估中的大脑活动
了解人类如何评估信誉是假新闻时代的一个重要科学问题。来源可信度是信誉评估的最重要方面之一。理解来源可信度的最直接方法之一是使用进行可信度评估的人的大脑活动的测量。然而，以前从未使用过这种方法对来源信誉进行过调查。本文报告了一个实验的结果，在此期间，我们使用脑电图评估了源可信度评估期间的大脑活动。实验允许识别当参与者进行正面或负源可信度评估时的大脑区域。基于实验数据，我们使用EEG脑活动测量值对人类来源的可信度评估进行了建模和预测，而F1得分超过0.7（使用10倍跨验证）。
相信什么？知识和信息长度对消息信誉评估中神经活动的影响
了解人类如何评估信誉是假新闻时代的一个重要科学问题。消息信誉是信誉评估的关键方面之一。理解消息可信度的最直接方法之一是使用进行信誉评估的人的大脑活动的测量。尽管如此，以前从未使用过这种方法对消息信誉进行调查。本文报告了一个实验的结果，在此期间，我们使用脑电图在消息信誉评估过程中测量了大脑活动。实验允许识别参与者进行正面或负面消息可信度评估时活跃的大脑区域。基于实验数据，我们使用EEG脑活动测量值对人类消息可信度评估进行了建模和预测，而F1得分超过0.7。
当人类相信自己的队友是人工智能时会发生什么？对人类与自主机器人合作的调查
随着人工智能 (AI) 的熟练程度不断提高，AI 用作团队成员而不是工具的潜力正在接近实现。这一进步正在推动对人类团队的适用性或人类自主知识的应用进行新的研究。在当前的研究中，我们通过质量方法来阐述团队的人员组成（团队中的人员数量和人员数量）如何影响团队的情绪、团队流程、团队成员本质状态，以及它们作为团队认知系统的出现。共有 4 6 个团队完成了团队或 K 模拟，在了解他们的团队经验或经验后，我们将进行查看。所有团队均由人类组成；然而，有两个条件是，他们的团队成员都是非同伙代理人。访谈是使用扎根的方法进行分析的，其中揭示了团队组成之间的主题差异。根据我们的研究结果，我们提供了一个新模型来描述早期行动团队如何实现有效的团队过程以及新兴的认知状态。
工作论文 · 第 2021-78 号 我们应该在多大程度上相信独裁者的 GDP 增长估计？
我通过将自报的 GDP 数据与外太空卫星记录的夜间灯光 (NTL) 进行比较，研究了专制政权夸大 GDP 增长的情况。我指出，在更专制的政权中，GDP 的 NTL 弹性系统性地更大。弹性的这种专制梯度对于数据来源、计量经济学规范或样本构成的多种变化具有稳健性，并且不能通过大量国家特征的潜在差异来解释。当夸大经济增长的动机更强或对这种夸大的限制较弱时，梯度会更大。结果表明，专制政权每年夸大 GDP 增长高达 35%。根据专制政权中发生的操纵调整 GDP 数据会导致对近几十年来非民主国家经济成功的更细致入微的看法，并影响我们对外国援助流入变化对人均收入的影响的理解。