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World File Search System自我批评
不仅仅是幸运：巴顿的第三军如何适应以创造信息优势，1944 年
1944 年 8 月，巴顿的第三集团军突破了诺曼底的德军防线，并在法国各地展开了快速追击。第三集团军的成功很大程度上归功于其在产生作战层面信息优势方面的有效性。信息优势使第三集团军能够获得并保持主动权、预测决策并扩大作战范围。然而，当第三集团军于 1944 年春季在英国启动时，它既没有信息部队，也没有有效产生信息优势的参谋流程。本研究探讨了巴顿如何成功地在第三集团军的信息部队中植入了一种鼓励快速适应的独特军事文化。具体来说，它探讨了巴顿富有远见的领导力如何创造一种组织紧迫感，从而减少变革阻力。它还分析了巴顿的联盟如何建立强大的反馈回路以及自我批评和实验的文化。最后，本文探讨了巴顿如何利用各种专业知识为复杂问题开发出极其有效的解决方案。第三集团军产生信息优势的能力的提高并非源自任何技术进步或物质因素，而是源自鼓励适应的军事文化。
自由创作：欧洲的艺术自由
国家 17 公民社会：人权捍卫者、媒体自由倡导团体和艺术自由 18 文化组织 20 2020-2022 年欧洲艺术自由状况 23 艺术自由数字 24 反恐和国家安全法，压制合法评论 25 “嘲讽”权力贩子 26 对宗教的亵渎和诽谤 27 暴力和恐吓 29 性别、性取向和“家庭价值观”——保守派目标 30 “滋扰”案件——针对公众参与的战略诉讼 30 新冠疫情与创作自由 31 网络危险和威胁 31 欧洲内部的发展——“低调” 33 机构自我审查——博物馆、文化和学术机构 34 代表性不足的群体 36 艺术家的地位——社会和经济权利 38 北欧地区的自我批评观点——文化资金和艺术自由 39 联网、团结、“安全出口”和建立公众理解——艺术家建议 41 安全空间和“紧急出口” 42 应对丑闻、诽谤运动和冷漠——艺术自由和媒体 42 学习艺术自由 43 建议和前进的道路 45 国家 45 民间社会和文化组织 46 紧急计划和安全场所 46 教育和学术机构 46 法律界 46 资助机构 46 艺术家 47 欧洲委员会 47 参考文献 48
代理问：自主AI代理的高级推理和学习
大语言模型（LLM）在需要复杂推理的自然语言任务中表现出了显着的功能，但是它们在交互式环境中的代理，多步骤推理中的应用仍然是一个艰难的挑战。静态数据集上的传统监督预训练在实现在Web Navigation（例如Web Navigation）中执行复杂决策所需的自主代理能力时跌落。先前试图通过对精选的专家演示进行微调的微调来弥合这一差距 - 通常会遭受更复杂的错误和有限的勘探数据，从而导致了次优政策的结果。为了克服这些挑战，我们提出了一个框架，将带有指导的蒙特卡洛树搜索（MCTS）搜索与自我批评机制和使用直接优先优化（DPO）算法的非政策变体对代理相互作用进行迭代微调。我们的方法使LLM代理可以从成功和失败的轨迹中有效学习，从而改善其在复杂的多步推理任务中的概括。我们在网络商店环境（一个模拟的电子商务平台）中验证了我们的方法，在该平台上，它始终超过行为的克隆和加强基线，并在配备了进行在线搜索的能力时击败平均人类绩效。在实际预订方案中，我们的方法论将Llama-3 70B型号的零拍摄性能从18.6％升至81.7％的成功率（相对增长340％），经过一天的数据收集，并在线搜索中进一步增加到95.4％。我们认为，这代表了自主代理人能力的实质性飞跃，为在现实世界中更复杂和可靠的决策铺平了道路。
监测有关道德的新信息。 2024 年 11 月
以色列-加沙/黎巴嫩战争。辩论。乌普萨拉大学的 131 名教授、研究人员和其他员工写道：现在大学必须断绝与以色列的联系；复制品。安德斯·哈格费尔特 (Anders Hagfeldt)，校长。乌普萨拉大学：抵制以色列可能会使辩论陷入沉寂——新消息。 SOU 2024:75。个人数据和媒体法 - Regeringen.se --- 管理人员因护理助理在疫情期间在媒体上发表言论而向其发出警告，侵犯了言论自由。最高法院维持对 Attendo 高管的判决 |关怀焦点---千年。马格努斯·奥尔森 (Magnus Olsson)，医生兼健康中心经理。致负责任的政治家的公开信。抛开声望，立即废除千禧年 |哥德堡邮报 除西约塔兰省外，斯科纳省是该国已经采购并将实施千禧医疗信息系统的地区。 VGR 的发展不会影响斯科讷省千禧年的计划——“我认为我们应该在流程早期就更好地倾听大家的意见，”初级保健经理说。达拉纳地区撤回印刷厂后引发抗议 - 管理者进行自我批评 --- 组织研究员 Mats Alvesson 和首席医师 Stella Cizinsky。 “有时，规定已经到了无可奈何的地步，尤其是当条款压倒了判断和道德的时候。” “功能性愚蠢几乎不是什么值得庆祝的事情” - DN.se --- 优先事项。很少有地区设立了优先排序筹备委员会来管理系统性、结构化和透明的优先排序工作。当各地区优先考虑的事项不同时，如何实现平等的护理？ - 区域委员会敲定了医院医生的方向决定：“在医疗评估和指南解释方面，应该做必要的事情，但仅此而已。” “我明白这个决定可能会被认为是模糊的” - 医院医生
创造力与人工智能
摘要：创造力是人类智能的基本特征，也是对人工智能的挑战。人工智能技术可以通过三种方式产生新想法：通过产生熟悉想法的新组合；通过探索概念空间的潜力；以及执行转换，从而产生以前不可能的想法。人工智能在建模 4,000 个新想法时会比自动评估更容易。0 1998 Elsevier Science BV 保留所有权利。人工智能为何应努力模拟创造力。创造力是人类智能的基本特征，也是对人工智能不可避免的挑战。即使是技术导向的人工智能也不能忽视这一点，因为创新程序在实验室或市场中非常有用。而旨在（或被认为是）作为认知科学一部分的人工智能模型可以帮助心理学家了解人类思维如何具有创造力。创造力不是一种特殊的“能力”，也不是局限于一小部分人的心理属性。相反，它是人类智能的一般特征。它基于日常技能，例如将想法联系起来、回忆、感知、类比思考、寻找结构化问题空间和自我批评。它不仅涉及认知方面（新想法的产生），还涉及动机和情感，并与文化背景和个性因素密切相关[3]。当前的人工智能创新模型主要关注认知方面。创造性的想法是一种新的、令人惊讶的、有价值的想法（有趣、有用、美丽）。但这里的“新颖”有两个非常不同的含义。这个想法可能只是对所涉及的个人（或人工智能系统）的思想来说是新的，或者就我们所知，对整个之前的故事来说都是新的。第一个的产生新奇事物的能力可以称为P创造力（P代表心理学），第二个是H创造力（H代表历史）。创造力是最基本的概念，创造力是其中的一个特例。人工智能应该主要关注创造力。如果他设法强行模拟它，4344在某些情况下就会发生人工创造，事实上，正如我们将看到的，它确实发生了。 （下文中，我将不使用字母前缀：一般来说，它涉及创造力。）创造力的三种类型创造力主要有三种类型，它们以不同的方式相互关联。以罗马式的方式产生想法。这三种类型中的每一种都令人感到惊讶，但只有一种（第三种）能带来“震惊”，即一个想法的拥有者似乎感到惊讶。认为这是不可能的 [2]。所有类别都包括大约 4,444 个创造力的例子，但历史书中记载的创造者通常因其在第三类创造中的 4,444 项成就而更为著名。第一类涉及熟悉想法的新（不可能）组合。我们称之为“复合”创造。例子包括许多