扩散模型从噪声中创建数据(Song等,2020)。他们经过训练,可以将数据的向前路径逆转到随机噪声,因此,可以使用神经网络的近似和泛化特性,可用于生成训练数据中不存在的新数据点,但遵循训练数据的分布(Sohl-Dickstein等人。,2015年; Song&Eron,2020)。这种生成建模技术已被证明非常有效地对高维,感知数据(例如图像)进行建模(Ho等人,2020)。近年来,扩散模型已成为产生具有令人印象深刻概括能力的自然语言输入的高分辨率图像和视频的事实方法(Saharia等人,2022b; Ramesh等。,2022; Rombach等。,2022; Podell等。,2023; Dai等。,2023; Esser等。,2023; Blattmann等。,2023b; Betker等。,2023; Blattmann等。,2023a; Singer等。,2022)。由于其迭代性质和相关的计算成本以及推理期间的较长采样时间,对这些模型进行更多有效训练的制剂的研究和/或更快的采样速度有所增加(Karras等人,2023;刘等。,2022)。
欧洲中央银行 (ECB) 的货币政策战略最初是在 1998 年制定的。它在 2003 年的第一次审查中得到了明确。当时采用的战略仍然构成了当前货币政策的基本框架。它描述了欧洲央行在追求其目标时的概念方法。在这方面,战略代表了一种具有中长期导向的一致程序,根据该程序,决定使用哪些工具来实现货币政策目标,这在根本性决策的意义上。因此,货币政策战略包括从可用工具到中央银行的运营目标再到货币政策目标的整个过程 (Dierks 2023a, 2023b)。此外,它旨在促进中央银行内部的货币政策决策过程以及向外界展示和论证决策。从本质上讲,以稳定为导向的货币政策的战略问题是将通胀预期永久地锚定在与价格稳定相适应的水平。由于对货币政策的确切传导过程和渠道的了解仍然不完整,因此建议采取货币政策策略(ECB 2011、2021;Görgens 等人 2014)。
空间供暖和冷却代表了美国住宅和商业建筑的最大类别。在现有的建筑库存中,使用基于燃料的技术在很大程度上得到了供暖,占住宅的42%和32%的商业能源需求(EIA 2022,2023b)。建筑物加热中燃料使用的普遍性使其成为温室气体排放的重要贡献,并突出了需要电气化建筑物加热以实现脱碳目标的必要性。尽管建筑冷却需求并非直接发射CO 2,但它代表了美国建筑能源消耗的第二大部分:占住宅的19%和14%的商业。作为建筑电气化的一部分提高冷却效率的机会将减少电力消耗,从而减少电网脱碳的途径。2022年的基础设施投资和就业法案,通常被称为两党基础设施法,其中包含支持采用建筑电气化技术的规定和税收优惠,使对这一问题的分析特别相关(基础设施投资和工作法案2021年)。
4 有关本章所述案例的更详细描述,先前已在三篇不同的短文中发表(Gutiérrez 2023a、2023b、2023c)。5 2023 年 3 月,几位参与填补智利最高法院空缺职位的上诉法院法官讨论了人工智能在司法领域的应用。其中一位甚至提到了哥伦比亚法官的案例,该法官从 ChatGPT 转录了四个提示和答案以激发他的裁决(Zúñiga 2023)。此外,在巴拉圭,一名被告声称上诉法庭的裁决包括由 ChatGPT 制作的合成文本。然而,无论是法庭还是其法官都没有披露这种使用,也没有得到证实(ABC 2023)。6 科林·比尔斯勋爵在一次律师协会会议上表示:“我要求它为我提供一份我正在撰写判决书的法律领域的摘要。我想试试。我问 ChatGPT 能否为我提供该法律领域的摘要,它给了我一段话。我知道答案是什么,因为我正要写一段话,但它为我做到了,我把它写进了我的判决书。它就在那里,非常有用”(Castro 和 Hyde 2023)。
取消燃料补贴是否像许多人认为的那样在政治上代价高昂?取消化石燃料补贴(FFS)是应对气候变化的有力措施,因为它可以改善公共财政、减少温室气体排放并减少当地空气污染物(Sterner,2007;Davis,2014)。尽管有这些好处,但补贴在政治上仍然稳定且根深蒂固(Strand,2013)。这种悖论在拉丁美洲表现得很明显,2019 年厄瓜多尔的大规模抗议活动导致总统莱宁·莫雷诺的支持率下降,玻利维亚总统埃沃·莫拉莱斯在 2010 年宣布提高燃油价格后支持率下降。欧洲也有类似的经历,例如马克龙在黄背心危机后的支持率下降,这表明这种现象并非拉丁美洲独有(Douenne 和 Fabre,2022 年)。随着 2022 年的能源和生活成本危机,化石燃料补贴已达到历史最高水平,预计到 2022 年将高达 1 万亿美元(IEA,2023b)至 1.3 万亿美元(Black 等人,2023)。取消补贴对民选官员的政治成本有多大,哪些收入群体不赞成大多数这些措施——富裕精英还是中低收入选民?
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面(Förster等,2022;Förster等,2023a),将一个跨学科的研究人员组合在一起,从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究(Robally everally of Offore)的研究(robally obotor)进行了研究(Robally extressection),他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题,可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。(2023b)。该研究主题有助于两个主要目标:首先,我们为报告人类机器人互动(HRI)中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次,该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会,以使机器人语音界面更具弹性,以使其具有弹性。因此,我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章,以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外,该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章,并概述了此类机制的潜力。
随着人工智能系统的复杂化和普及,人们对风险的认识也相应提高(Sorkin 等人2023)。作为回应,越来越多的人呼吁更加重视人工智能行业的披露和透明度(NTIA 2023;OpenAI 2023b),提案范围从标准化技术披露的使用,如模型卡(Mitchell 等人2019),到尚未指定的许可制度(Sindhu 2023)。由于人工智能价值链很复杂,参与者代表着各种专业知识、观点和价值观,因此透明度披露的消费者能够了解披露所涉及的人工智能系统的风险至关重要。在本文中,我们提出了一种风险分析标准,可以指导下游决策,包括对进一步的风险评估进行分类、为采购和部署提供信息以及指导监管框架。该标准建立在我们提出的人工智能风险分类法的基础上,该分类法反映了文献中提出的各种风险的高级分类。我们概述了构建信息风险概况所需的大量数据源,并提出了一种基于模板的方法,将风险信息整理成标准而灵活的结构。我们使用公开信息将这种方法应用于许多著名的人工智能系统。最后,我们讨论了概况的设计决策和未来的工作。
经常账户长期以来一直是经济分析的主题,部分原因是自 1980 年代初以来,美国几乎一直处于经常账户赤字状态。由于总统之前的《经济报告》已经广泛报道了经常账户赤字,本章简要介绍了该主题,然后深入分析了美国金融账户(CEA 2022;CEA 2023b;CEA 2024a)。图 6-1 显示了 2000 年至 2023 年的美国经常账户。在此期间,经常账户平均赤字为 5520 亿美元,占 GDP 的 3.3%。2023 年,经常账户赤字为 9050 亿美元,其中货物和服务贸易差额接近 7850 亿美元。2023 年,收入收入为 1.57 万亿美元,收入支出为 1.69 万亿美元(BEA 2024a)。 2023 年,加拿大、中国和墨西哥是美国最大的贸易伙伴,占该国出口和进口的 30% 以上。将贸易逆差细分为商品和服务可以提供有用的见解。美国商品逆差(2023 年为 1.1 万亿美元)掩盖了美国服务贸易顺差(2023 年为 2780 亿美元),但值得注意的是,美国在服务出口方面保持着全球比较优势。
2023 年是有记录以来最热的一年(Copernicus Climate Change Services 2023b);9 月份,全球平均气温比工业化前水平高出 1.8°C(Copernicus Climate Change Services 2023a;UNEP 2023)。尽管令人担忧,但这并不一定意味着世界已经超过了《巴黎协定》规定的 1.5°C 温度限制,该限制指的是基于数十年平均值的全球变暖;然而,这确实表明世界正在接近这个临界点(UNEP 2023)。毁灭性的极端事件伴随着这些温度记录,全球变暖的每一次增加都会对人类和生态系统产生影响(IPCC 2023,引自 UNEP 2023)。IPCC 关于全球变暖 1.5°C 影响的特别报告强调,全球平均气温上升幅度越大,危险和挑战就越大,预计超过 1.5°C 限制将加剧这一危险和挑战。在这个阈值上,地球变暖的影响已经非常显著,每增加一度都会带来显著的负面后果,包括生态系统和物种灭绝、海平面上升以及极端天气事件风险增加。(WWF 2021)此外,气候危机因日益恶化的自然危机而加剧,自 1970 年以来,野生动物数量平均下降了 69%(WWF 2022),
该进度报告是根据租赁OCS-P 0564(租赁)的第3.1节制备的,该租赁要求Golden State Wind LLC(GSW)提交半年度进度报告(进度报告)向美国海洋能源管理局(BOEM)每六个月从租赁生效日期(6月1日,2023年6月1日,2023年)批准(BOEM批准)(BOEM)(BO)(BOEM)(BOEM)的施工(BOEM)(BOEM)。该进度报告涵盖了2023年12月1日至2024年5月31日(报告期)的期限。该进度报告的目的是记录GSW与美洲原住民部落和部落国家(部落),渔业,机构和利益相关者在六个月内开展的整体进步和参与活动。本报告准备与Boem的指南草案和Boem New York Bight Leases和Carolina Long Bay租赁所要求的进度报告的指南保持一致,Boem指示GSW用于准备本报告(BOEM 2023B)。附录A中提供了可能受到金州风项目(项目)活动可能影响的这些当事方的清单:部落和其他与该项目相关的各方。附录B中提供了相关的联系信息:承租人和联络联系信息,GSW的通信计划可以在附录C:通信计划中找到。每个进度报告将随着GSW的进度和参与活动在先前的报告期内完成,以及继续参与的计划。
