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评估网络代理的安全性和可信度
Web 代理的最新进展引入了新颖的架构和基准，展示了自主 Web 导航和交互方面的进展。然而，大多数现有基准优先考虑有效性和准确性，而忽略了安全性和可信度等因素——这两者都是部署企业环境中的 Web 代理所必需的。我们提出了 ST-WebAgentBench，这是一个基准，旨在评估 Web 代理在六个关键维度上的安全性和可信度，这对于企业应用程序的可靠性至关重要。该基准基于一个详细的框架，该框架定义了安全和可信 (ST) 代理行为。我们的工作扩展了 WebArena，增加了安全模板和评估功能，以严格评估安全政策合规性。我们引入了“按政策完成”来衡量在遵守政策的同时完成任务的成功程度，以及“风险比率”，它可以量化各个维度的政策违规行为，从而提供可行的见解来解决安全漏洞。我们的评估表明，当前的 SOTA 代理在遵守政策方面存在困难，尚不能依赖它来处理关键业务应用程序。我们开源此基准并邀请社区做出贡献，目标是培育新一代更安全、更值得信赖的 AI 代理。所有代码、数据、环境复制资源和视频演示均可在 https://sites.google.com/view/st-webagentbench/home 上找到。
DHL Express服务和费率指南2025：加勒比代理商
需求附加费在需求较高的期间，一项或多项附加费将适用于货物。需求量很高，由DHL自行决定确定，但可能包括对运输服务需求高的时间或高运营成本的时期。有关需求附加费的详细信息，请在mydhl.express.dhl上列出，并将在事先通知后更改。如果货物和/或单个物品符合指定标准之一，则需求附加费累计适用。需求附加费以外的费率和任何其他适用的费用。
红细胞生成刺激剂
• Aranesp（达贝泊汀α） • Epogen（依泊汀α） • Mircera（甲氧基聚乙二醇-依泊汀β） • Procrit（依泊汀α） • Retacrit（依泊汀α-epbx） 促红细胞生成素 (EPO) 是一种人体自然产生的激素，主要由肾脏产生，可刺激骨髓产生红细胞。 ESA 被批准用于治疗慢性肾病 (CKD)、HIV、癌症、手术和其他适用适应症中的严重贫血。 ESA 有黑框警告，指示其会增加死亡、心肌梗死、中风、静脉血栓栓塞、血管通路血栓形成以及肿瘤进展或复发的风险。对于 CKD：在对照试验中，当使用 ESA 使血红蛋白 (Hgb) 水平高于 11 g/dL 时，个体会经历更大的死亡、严重不良心血管反应和中风的风险。使用最低剂量以减少红细胞 (RBC) 输血需求。对于癌症：在对照试验中，ESA 缩短了乳腺癌、非小细胞肺癌、头颈癌、淋巴癌和宫颈癌患者的总体生存期和/或增加了肿瘤进展或复发的风险。使用最低剂量以避免 RBC 输血。仅当预期结果未治愈时才对骨髓抑制化疗引起的贫血使用 ESA，并在完成化疗疗程后停止使用 ESA。根据 2021 年第四季度专业委员会的共识意见，由于血红蛋白目标较高，风险与收益比较高，因此对于因骨髓抑制化疗相关贫血或骨髓增生异常综合征而使用 Aranesp 或 Epoetin alfa 药物的患者，可以使用持续治疗以维持血红蛋白水平不超过 11g/dL。对于围手术期：由于 DVT 风险增加，建议进行深静脉血栓形成 (DVT) 预防。高血压未得到控制的患者禁用 ESA。在开始使用 ESA 之前和治疗期间，应充分控制血压。
例外标准 戈谢病病原体
该计划适用于本文件中指定的戈谢病产品。针对性产品的保险范围基于排除使用首选产品的临床情况，并且可能基于之前对产品的使用情况。保险范围审查流程将确定可以做出临床例外的情况。该计划适用于所有要求使用目标产品进行治疗的会员。
当大型语言模型代理遇上6G网络
基于多模态大型语言模型 (LLM) 的抽象 AI 代理有望彻底改变人机交互，并在医疗保健、教育、制造和娱乐等各个领域提供更加个性化的助理服务。在 6G 网络中部署 LLM 代理使用户能够通过移动设备民主地访问以前昂贵的 AI 助理服务，从而减少交互延迟并更好地保护用户隐私。然而，移动设备的有限容量限制了部署和执行本地 LLM 的有效性，这需要在长距离交互期间将复杂任务卸载到边缘服务器上运行的全局 LLM。在本文中，我们为 6G 网络中的 LLM 代理提出了一种分割学习系统，利用移动设备和边缘服务器之间的协作，其中具有不同角色的多个 LLM 分布在移动设备和边缘服务器上，以协作执行用户代理交互任务。在所提出的系统中，LLM 代理分为感知、接地和对齐模块，以促进模块间通信，以满足用户对 6G 网络功能的扩展要求，包括集成传感和通信、数字孪生和面向任务的通信。此外，我们在所提出的系统中引入了一种用于 LLM 的新型模型缓存算法，以提高上下文中的模型利用率，从而降低协作移动和边缘 LLM 代理的网络成本。
人工智能代理之间的秘密勾结
生成式人工智能的最新进展表明，跨互联网等平台的自主代理和人类之间大规模交互的潜力。虽然这种互动可以促进富有成效的合作，但人工智能代理规避安全监督的能力引发了严重的多代理安全问题，特别是以无意的信息共享或不良协调的形式出现。在我们的工作中，我们建立了秘密勾结的子领域，这是多代理欺骗的一种形式，其中两个或多个代理使用隐写术来隐藏他们互动的真实性质，无论是交流还是其他方式，以避免被监督。我们为进行隐写术通信的人工智能代理提出了一个正式的威胁模型，并得出了关于大型语言模型 (LLM) 进行秘密勾结的能力和动机以及威胁缓解措施的局限性的严格理论见解。我们通过实证评估来补充我们的研究结果，这些评估展示了前沿单智能体和多智能体 LLM 设置中隐写能力的提升，并研究了可能出现勾结的潜在场景，揭示了监控、释义和参数优化等对策的局限性。我们的工作首次形式化并调查了前沿基础模型之间的秘密勾结，将其确定为 AI 安全的一个关键领域，并概述了一项全面的研究议程，以减轻未来生成 AI 系统之间勾结的风险。
Oracle Cloud ERP 的 AI 代理
Oracle AI 代理为业务运营的效率、创新和增长树立了新标准。这些强大的工具可帮助用户使用无缝嵌入到特定业务流程和交易中的生成式 AI 服务。通过使用 Oracle Fusion Cloud Applications、客户特定文档和各种连接源中的数据，这些 AI 代理可提供最新的、上下文相关的信息和帮助。它们在需要认知推理的功能方面表现出色，例如回答复杂问题、提供个性化建议和代表员工完成任务。动态且安全地使用数据使 Oracle AI 代理能够提供准确、及时和相关的支持，从而增强决策能力并提高整个组织的运营效率。
AC_65-30B CHG 1 - 美国空军特工
1. 本咨询通告 (AC) 的目的。本咨询通告由联邦航空管理局 (FAA) 飞行标准服务处 (FS) 制定，旨在为有志于从事航空维修工作的未来机身和动力装置 (A&P) 机械师和其他航空维修专业人员提供信息。它包含有关成为持证或非持证航空维修专业人员的要求的一般信息。本咨询通告支持《联邦法规》第 14 章 (14 CFR) 第 65 部分中的监管要求。本文件的内容不具有法律效力，也不旨在以任何方式约束公众，该文件仅旨在向公众提供有关法律或机构政策现有要求的信息。
学习使用生成剂与人合作
可以与人类协调零拍摄的培训代理是多代理增强学习（MARL）的关键任务。当前的算法专注于培训模拟的人类合作伙伴政策，然后将其用于培训合作者。模拟人类是通过克隆在人类数据集上的行为而产生的，或者通过使用MARL来创建模拟药物群体。但是，这些方法通常很难产生有效的合作者，因为所学的人类未能涵盖现实世界中人们采用的各种策略。我们表明，学习人类伴侣的生成模型可以有效地解决这个问题。我们的模型学习了人类的潜在变量表示，可以被视为编码人类的独特策略，意图，经验或风格。可以从任何（人类或神经政策）代理商相互作用数据，在先前工作中提出的统一方法灵活训练此生成模型。通过从潜在空间进行抽样，我们可以使用生成模型来生产不同的合作伙伴来训练合作者。我们评估了我们的方法 - 在熟练的情况下（伽马）的精力充沛，这是一种充满挑战的合作烹饪游戏，已成为零击协调的标准基准。我们对真正的人类队友进行了评估，结果表明，无论是在模拟人群还是人类数据集上训练生成模型，伽玛都会始终提高性能。1此外，我们提出了一种从生成模型中进行后验采样的方法，该方法偏向人类数据，使我们仅使用少量昂贵的人类交互数据有效地提高了性能。