构建对话 正念是一种全身心投入的能力,花时间意识到自己在哪里以及自己在做什么。保持正念可以降低压力水平,同时提高注意力、决策能力、能量水平和对新想法的开放性。它使我们对当下事件的反应较少,而是帮助我们更广泛地看待世界。工作场所的正念为员工提供了在场的机会,从而提高精神警觉、适应力和自我意识——通过进一步培养同情心和同理心,实现个人成长。
我们将采取基于证据的方法开展所有面向所有人的工作——利用一系列劳动力数据以及我们的科学资本知情方法。科学资本让我们能够基于研究洞察到哪些因素会影响和塑造人们对科学、技术、工程和数学 (STEM) 的态度、参与度和关系。它认识到您对 STEM 的了解、您如何看待它、您做什么以及您认识谁,这些因素在塑造您的身份以及您与科学和数学的关系方面具有重要意义。
与 MIL 相关的概念,通常以英美领域内主要发展起来的分析类别的眼光来看待。这些类别随后被应用于其他非常不同的社会、文化、经济和政治背景。这种霸权观念已在世界各地盛行。因此,研究人员、专家和政策制定者需要超越文化、政治、种族和宗教界限,并在比今天更大程度上适应地区差异。这是一个巨大的挑战。
1 被告错误地声称,视频录像的存在消除了任何事实争议。相反,一个理性的陪审员可能会发现,被告的随身摄像机录像与原告的说法相符。参见 Rosenbaum,107 F.4th,第 921 页(“除非视频证据‘明显与事实相矛盾’,否则我们会以对非动议者最有利的方式看待事实。”(引自 Scott v. Harris,550 US 372, 380 (2007)))。
我们提供公正的指导、观点和视角。我们严格识别工作中任何实际或可察觉的利益冲突。我们没有隐藏的激励,也不会从方法、产品或工具中获利。因为我们没有任何东西可以出售,所以各国和组织可以相信我们会公平公正地看待他们如何最好地管理和融资风险。我们对一个独立的多利益相关方董事会负责。我们将继续确保我们的治理结构和资金流支持和保护我们的公正性。
从演示中学习是用户教机器人的常见方法,但它很容易出现虚假的特征相关性。最近的工作构建了状态抽象,即具有与任务相关特征的视觉表示,从语言作为执行更具概括性学习的方式。但是,这些抽象还取决于用户对任务中重要的内容的偏好,而单独使用语言可能很难描述或不可证明。我们如何构建抽象来捕获这些潜在偏好?我们观察到人类的行为如何揭示了他们如何看待世界。我们的关键见解是,人类行为的变化告诉我们,人类如何看待世界的偏好存在差异,即他们的状态抽象。在这项工作中,我们建议使用语言模型(LMS)查询直接知道行为发生变化的偏好。在我们的框架中,我们以两种方式使用LM:首先,给定对任务的文字描述和状态之间行为变化的知识,我们向LM查询可能的隐藏偏好;其次,考虑到最可能的偏好,我们询问LM以构建状态抽象。在这个框架中,LM还可以直接询问人类自己的估计。我们证明了我们的框架在模拟实验,用户研究以及执行移动操纵任务的真实斑点机器人中构建有效的偏好条件抽象的能力。
由于数据中心和云计算构成了现代计算的支柱,我们将首先概述这两者。然后,我们将深入研究生成式人工智能领域的系统,重点关注不同类型的问题。我们的主题将包括:从系统角度了解生成模型的基础知识;GenAI 生命周期的系统,包括预训练、微调/对齐、基础和推理服务系统;等等。我们将介绍顶级会议中的 GenAI 主题,从系统角度看待相关挑战。
我们倾向于以更标准化的方式看待这个数字。例如,在周期的这个阶段,冲销额人为地较低(更正常的金额应该是 70 亿美元而不是 30 亿美元),并且我们不认为 120 亿美元的储备释放是核心或经常性利润。如果您对此进行调整并加上 80 亿美元的标准化更高净利息收入 1 ,我们的标准化税前利润将接近 500 多亿美元。
在过去 15 年中,我们看到消费者在可持续性方面看重什么以及可持续性在购买决策中发挥的作用发生了变化。根据 Hartman Group 的最新报告《可持续性 2023:让事物个性化》,自 2007 年开始跟踪以来,人们对可持续性一词的熟悉程度达到了历史最高水平。此外,可持续性现在越来越具有多面性和个性化,与人们如何看待自己的个人健康和福祉以及社会、经济和社区挑战交织在一起。
