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儿童的力量培训：父母和老师的指南
青年力量训练的好处与成年人的好处相似，尽管不能过分强调提早开始的重要性 - 任何青年健身计划的最重要好处是对终身活动的态度改善。改善肌肉健身，骨矿物质密度，身体成分，运动健身性能和抗伤性应该为所有父母提供令人信服的证据，尽管孩子可能会专注于增强运动表现和运动的社交方面。实际上，在11至14岁之间，孩子通常才能理解长期概念，因此，诸如健康骨骼和预防疾病之类的抽象思想对激励他们无济于事，实际上可能会使一些孩子动机。坚持诸如自我完善和个人成功之类的想法，并始终确保每个人都很开心。娱乐是孩子一生几乎每个方面的第一动力。
自我改善的基础模型，没有人类监督
摘要：作为基础模型（FMS）量表，他们面临着数据瓶颈，高质量的互联网数据的增长无法跟上他们的培训需求。这已经是文本数据最明显的，在诸如体现智能之类的领域中一直是一个一致的问题，并有望很快施加其他方式。自我改进，一种范式，其中模型生成和训练了从相同或其他模型生成的合成数据，它提供了有希望的解决方案。这种范式与依赖于人类数据的监督学习和依赖于外部奖励的强化学习（RL）不同。自我完善框架需要模型来自我策划的培训数据，通常会使用不完美的学习验证者和独特的挑战。本研讨会将探索用于自我完善的算法，涵盖诸如合成数据，多模式和多模式系统，弱至较大的概括，推理时间自学和理论限制等主题。
技术的蝴蝶效应：各种因素如何加速或
摘要本文探讨了技术奇异性的概念以及可能加速或阻碍其到来的因素。蝴蝶效应被用作一个框架，以了解复杂系统中看似很小的变化如何具有明显且无法预测的结果。在第二节中，我们讨论了可以加快技术奇异性的到来的各种因素，例如人工智能和机器学习的进步，量子计算的突破，脑部计算机界面的进展以及人类增强的进步以及纳米技术的发展以及纳米技术的发展和3D印刷。在第三节中，我们研究了可能延迟或阻碍技术奇异性的到来的因素，包括AI和机器学习中的技术局限性和挫折，围绕AI的道德和社会关注，及其对就业和隐私的影响，缺乏足够的投资，对研究和发展的投资，以及监管性的和政治的不稳定。第四节探讨了这些因素的相互作用以及它们如何影响蝴蝶效应。最后，在结论中，我们总结了所讨论的要点，并强调考虑蝴蝶效应在预测技术未来中的重要性。我们呼吁继续研究技术，以塑造其未来并减轻潜在风险。关键字：技术奇异性，蝴蝶效应，人工智能，复杂系统，量子计算。这个概念首先是由数学家和计算机科学家Vernor Vinge在1993年的文章《即将到来的技术奇异之处：如何在后人类时代生存》中引入的（Vinge，1993）。1-引言技术奇异性是一个假设的未来事件，其中人工智能超过了人类的智力，并具有递归的自我完善，从而导致技术进步的指数增长。从那时起，这一直是科学和技术社区中许多辩论和讨论的主题。技术奇异性的观念是基于这样的观念：随着人工智能变得更加先进，它最终将变得有能力提高自身，从而迅速提高其能力（Kurzweil，2005年）。这种自我完善可能会导致智力爆炸，在这种情况下，AI变得如此先进，以至于它超过了人类的智能，并能够解决问题并创造人类无法理解的创新。技术奇点的关键特征之一是加速回报的想法。这意味着，随着技术的提高，其进度率也会增加，从而导致其能力呈指数增长（Kurzweil，2001）。这可能会导致失控的效果，其中
学校和云有什么区别？...
这一说法与斯洛特戴克在《你必须改变你的生活》中对现代性的解读有关。这本书的主旨是，人类是为了超越而生的：我们必须变得更好、更高级，这是人类生存状态的一部分，因为人类是“狂喜的”或“古怪的”动物，他们会使用技术来改变自己。“无论在哪里遇到人类，他们总是表现出一种注定要进行超现实主义努力的存在的特质。任何寻找人类的人都会找到杂技演员。”5 但是，古代将悔改概念化为自我完善曾经是一种纯粹的精神追求，而现代的悔改则对应于人类整体的技术改造，意味着新的身体装备。斯洛特戴克认为，现代性的重大事件之一是科学家开始制造“机械分身”或“拟人化自动机”——旨在模仿真实人类所有功能的没有灵魂的机器：正如斯洛特戴克所说，从 17 世纪开始，“机器人开始动画化，而真实人类存在的越来越多的部分则
人工智能简介：图文指南
机器脑功能主义者 心智与大脑的分离 物理符号系统假说 智能行为理论 机器真的能思考吗？ 图灵测试 勒布纳奖 图灵测试的问题 机器内部：Searle 的中文房间 Searle 的中文房间 对 Searle 的一个回答 应用复杂性理论 理解是一种突现属性吗？ 用正确的东西制造的机器 人工智能与二元论 大脑假体实验 罗杰·彭罗斯和量子效应 彭罗斯和哥德尔定理 量子引力和意识 人工智能真的是关于思考机器吗？解决意向性问题 研究认知主义立场 超越埃尔西 认知建模 模型不是一种解释 线虫 真正理解行为 降低描述级别 简化问题 分解和简化 模块基础 微观世界 早期成功：玩游戏 自我完善程序 在内部表示游戏 蛮力“搜索空间”探索 无限的国际象棋空间 使用启发式方法 深蓝
神经康复和认知增强的虚拟现实
摘要：我们对计算机生成的世界的访问改变了我们的感受，思维方式以及如何解决问题的方式。在这篇综述中，我们探讨了不同类型的虚拟现实，身临其境或非降低性的实用性，以提供可控制的，安全的环境，以实现个人培训，神经疗程甚至更换丢失的功能。虚拟现实对神经元可塑性的神经生物学作用已显示导致皮质灰质体积增加，电脑betaβ波的浓度较高以及增强的认知性能。虚拟现实的临床应用得到了创新的大脑 - 计算机界面的帮助，这些界面可以直接利用由不同脑皮质区域产生的电活动，以精确地自愿控制连接的机器人设备。虚拟现实对于健康的个体作为一种叙事媒介也很有价值，可以在自我完善和个人发展的综合过程中重新设计其个人故事。基于虚拟现实的技术的未来升级有望帮助人类超越其生物体的局限性，并增强其塑造物理现实的能力，以更好地满足全球化世界的需求。
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
创意研究的声音
灵性、冥想和人工智能 (AI) 的结合具有利用基于技术的冥想来增进人们福祉的巨大潜力。正确的冥想源自禅宗佛教和帕坦伽利的《瑜伽经》，注重内心的平静和强化意识，这是个人选择的倾向。反过来，人工智能以自我完善系统的形式提供了更智能的方法来提供这些实践，这些系统可以定制并使其更容易访问。然而，这种整合带来了重大的哲学和伦理问题，包括人工智能促成的体验的真实性、数据共享、对过度依赖技术的担忧，这反过来可能导致个人责任感和辛勤工作的减少。本文旨在分析人工智能驱动的冥想的关键整合，遵循传统冥想的精神诠释，同时不损害冥想的原则。它提出了一种基于认知科学、道德人工智能和东方智慧传统领域的最新发现来解决这些问题的跨学科方法。因此，通过识别研究缺陷，为在正念实践中人工智能的整合中进行道德投票提供了基础，避免限制以人为本的价值观，从而改善存在的精神变革。
艺术作为虚拟现实中的疗法：范围的评论
此范围审查的重点是治疗干预措施，其中涉及虚拟现实中艺术品的创建。这项研究的目的是调查新媒体时代的艺术疗法和治疗性艺术的传统实践可能会采用的可能方向，重点是完全沉浸式虚拟现实。从在线数据库中收集论文后，使用主题分析提取并分析了随附论文的数据。结果表明，虚拟现实引入了艺术表达，自我完善以及心理治疗和神经康复的动机的新机会。可以在虚拟现实的许多方面找到虚拟现实中的艺术在治疗环境中具有很高的好处，例如其虚拟，可怕，诚信，远程掌握能力，受控环境，用户数据的效用以及对数字本地人的流行。然而，数字素养中的缺陷，当前虚拟现实设备的技术局限性，在虚拟环境中缺乏触觉，在维护技术中的困难，跨学科问题，跨学科问题以及包容性方面应受到治疗实践者，研究人员和软件开发人员的考虑。最后，报告的结果揭示了对未来实践的影响。
生物信息学代理（BIA）
生物信息学在理解生物学现象中起着至关重要的作用，但是生物学数据和快速技术进步的倾向增长增加了对该领域进行深入探索的障碍。因此，我们提出了一种智能代理（BIA），这是一种利用大型语言模型（LLMS）技术的智能代理，以通过自然语言促进自主生物信息学分析。BIA的主要功能包括原始数据和元数据的提取和处理，请查询本地部署和公共数据库以获取信息。它进一步进行了工作流程设计，生成可执行的代码，并提供全面的报告。专注于单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）数据，本文展示了BIA在信息处理和分析方面的出色熟练程度，以及执行复杂的任务和交互。此外，我们分析了代理商的失败执行，并展示了前瞻性增强策略，包括自我完善和域适应性。未来的前景包括扩大BIA跨多摩克数据的实践实现，以减轻生物毒素格式社区的工作负担，并赋予对生命科学奥秘的更深入的研究。BIA可在以下网址获得：https：//github.com/biagent-dev/biagent。BIA可在以下网址获得：https：//github.com/biagent-dev/biagent。