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![arxiv：2407.04831v2 [cs.ai] 2024年8月8日](/simg/5\582c869eda4fed17fe6c182478437bb813c5f970.webp)
arxiv：2407.04831v2 [cs.ai] 2024年8月8日
生成模型（例如大语言模型（LLMS））被广泛用作代码副本，并用于整个程序生成。但是，他们生成的程序通常在集成方面具有可疑的正确性，安全性和可靠性，因为它们可能不遵循用户要求，不正确和/或毫无意义的输出，甚至包含语义/语法错误 - 总体称为LLM幻觉。在这项工作中，我们介绍了几种类型的代码Hal-Lucination。我们已经使用LLM手动生成了此类幻觉代码。我们还提出了一种技术 - Halltrigger，以展示产生任意代码幻觉的有效方法。我们的方法利用了3个不同的LLM的动态属性到工艺提示，可以成功地触发模型幻觉，而无需访问模型体系结构或参数。受欢迎的黑盒模型的结果表明，Halltrigger确实是有效的，而普遍的LLM幻觉对软件开发产生了巨大影响。
![arxiv：2408.039999v1 [cond-mat.supr-con] 2024年8月7日](/simg/8\818ba664054d8e301a549c438d88a54be6863ef5.webp)
arxiv：2408.039999v1 [cond-mat.supr-con] 2024年8月7日
最近发现的Altermagnetic材料中的超导性具有针对基本物理和技术应用的巨大前景。在这项工作中，我们表明，Altermagnets中的特征性旋转sublattice锁定对可能的超导配对构成了严格的限制。尤其是我们发现，超导性，均匀的s波旋转 - 单琴配对的最常见形式是在altermagnet中无法实现的。考虑到平方晶格上A d x 2 -y 2-波动altermagnet的有效模型，我们发现最有可能的自旋 - 单词配对的形式具有d x 2 -y 2-或扩展的S波对称性。我们还发现，不允许使用相等的三重态P波配对的最简单形式，但只能以混合旋转三键p波状状态存在。我们在相互作用诱导的Altermagnetism模型中验证了这些限制，在该模型中，我们还建立了它们的有限摩托符合配对的有效性。此外，我们讨论了奇数超导配对的可能的配对对称性。由于我们的结果的普遍性，它们适用于固有的超导性和接近性诱导的超导性超导性的超导性。
RAFL/M COVID 更新（22 年 8 月 9 日）
按照 COVID 指令佩戴高质量口罩（建议在拥挤或通风不足的区域佩戴；RAFL/M 上要求有医疗设施）。只要我们处于 CDC 社区黄色/中或绿色/低级别，DoDEA 巴士/货车上就不需要戴口罩。
产妇免疫接种门诊标准操作程序 2024 年 8 月
- 免疫接种时段：百日咳、新冠病毒或流感疫苗接种时段为 15 分钟。如果容量允许，这可用于其他注射，如抗 D、维生素 B12 和产前类固醇。- 卡介苗时段：新生儿卡介苗接种时段为 20 分钟- 产妇输液时段：输液时段为 90 分钟，例如铁输液、IV 免疫球蛋白或 IV 生物制剂。如果容量不允许进行所有疫苗接种，则可以在 MDAU 进行输液以创建 12 个额外的免疫接种时段。诊所周一至周五开放，工作时间为 08.30 -16.30。值班护士负责当天的诊所运营，包括检查库存和设备水平，以及检查冰箱温度。除周二外，所有预约都在圣彼得医院 Abbey Wing 产前诊所 6 号房间进行。周二，诊所在阿什福德医院 Topaz Suite 的筛查室运行。
![arXiv:2208.11173v1 [cs.AI] 2022 年 8 月 23 日](/simg/a\acd8361405cf183a29f07fb0516f81acb01ed7b8.png)
arXiv:2208.11173v1 [cs.AI] 2022 年 8 月 23 日
阿尔伯塔计划研究愿景的第二个显著特征可以概括为“时间一致性”。时间一致性意味着对于代理上运行的算法而言，所有时间都是相同的。在训练信息可用或奖励计数多于或少于其他奖励时，不存在特殊的训练期。如果提供训练信息（如通过奖励信号提供），则在每个时间步骤上都会提供。如果代理进行学习或计划，则它会在每个时间步骤上进行学习或计划。如果代理构建自己的表示或子任务，则构建它们的元算法会在每个时间步骤上运行。如果代理可以在环境部分看起来稳定时降低其学习速度，那么当它们开始发生变化时，它也可以在环境部分开始变化时提高其学习速度。我们专注于时间上统一的问题和算法，这使我们对非平稳、持续的环境以及持续学习和元学习的算法产生了兴趣。4
![FY24 日历 [CAO 2023 年 8 月 24 日]](/simg/8\8df79d7cb41db923354e7e2f80c4e7fc35cb291b.png)
FY24 日历 [CAO 2023 年 8 月 24 日]
有关 MTT 的更多信息，请致电 DSN 492-0294 或 (757) 492-0295 MTT 的优先级为：作战司令部 (CCMD)、主要统一司令部和联合特遣部队 (JTF) 总部合格司令部
2022 年 8 月 2 日 - DON CIO - Navy.mil
多年来，海军部一直使用海军部任务、记录和综合知识企业存储库 (DON TRACKER) 作为任务和记录管理系统。2022 年春季，海军部将新创建的 NIPR 和 SIPR 任务转换为新的任务管理 (TM) 系统（任务管理工具/企业任务管理软件解决方案）。这个新的 TM 系统不是经批准的记录管理 (RM) 系统，因此海军部将迁移到 Office 365 以实现 RM 目的。过渡计划确保在 2023 年 1 月 DON TRACKER 合同到期后有足够的准备时间。
![arXiv:2009.05487v3 [cs.AI] 2021 年 8 月 26 日](/simg/3\3c87b68027f137968ab7fa405274c3bf872022b1.png)
arXiv:2009.05487v3 [cs.AI] 2021 年 8 月 26 日
机器学习 (ML) 正在改变着工业、科学和社会。如今，ML 算法可以在理发店预约（Leviathan 和 Matias，2018 年）、根据蛋白质的氨基酸序列确定其 3D 形状（Senior 等人，2020 年），甚至可以撰写新闻文章（Brown 等人，2020 年）。仔细观察这些发展，我们发现模型越来越复杂。不同的 ML 模型以启发式方式堆叠在一起，但理论支持有限（Hutson，2018 年）。在某些应用中，只要算法在大多数情况下表现良好，复杂性可能就不是问题。然而，在社会、认识论或安全关键领域，复杂性可能会排除 ML 解决方案——例如自动驾驶、科学发现或刑事司法。高度复杂算法的两个主要缺点是模糊性问题（Lipton，2018 年）和对抗性攻击（Szegedy 等人，2014 年）。模糊性问题描述了人类对 ML 算法内部运作的有限认知访问，尤其是关于参数的语义解释、学习过程和 ML 决策的人为可预测性（Burrell，2016 年）。这种可解释性的缺乏最近引起了广泛关注，从而催生了可解释人工智能 (XAI) 领域的发展（Doshi-Velez 和 Kim，2017 年；Rudin，2019 年）。人们提出了许多技术来深入了解机器学习系统（Adadi 和 Berrada，2018 年；Doˇsilovi´c 等人，2018 年；Das 和 Rad，2020 年）。与模型无关的方法尤其受到关注，因为与特定于模型的方法不同，它们的应用不限于特定的模型类型（Molnar，2019 年）。全局与模型无关的解释技术（如置换特征重要性（Fisher 等人，2019 年）或部分依赖图（Friedman 等人，1991 年））旨在理解机器学习算法的一般属性。另一方面，局部模型无关解释方法（如 LIME（Ribeiro 等人，2016 年）或 Shapley 值（ˇ Strumbelj 和 Kononenko，2014 年））旨在理解算法在特定区域的行为。解释特定模型预测的一种方法是反事实解释 (CE)（Wachter 等人，2017 年）。CE 通过提供最接近的替代输入来解释预测，该输入将导致不同的（通常是期望的）预测。CE 是我们在本文中研究的第一类对象。对抗性攻击问题描述了这样一个事实：复杂的 ML 算法容易受到欺骗（Papernot 等人，2016a；Goodfellow 等人，2015；Szegedy 等人，2014）。攻击者可以利用此类故障来伤害模特雇主或危及最终用户（Song 等人，2018）。研究对抗性攻击的领域称为对抗性机器学习（Joseph 等人，2018）。如果攻击发生在训练过程中，通过插入错误标记的训练数据，这种攻击称为投毒。如果攻击发生在训练过程之后，通常称为对抗性示例 (AE)（Serban 等人，2020 年）。AE 是类似于真实数据但被训练过的 ML 模型错误分类的输入，例如，乌龟图像被归类为 rière（Athalye 等人，2018 年）。因此，错误分类在这里意味着算法与某些（通常是人类给出的）基本事实相比分配了错误的类别/值（Elsayed 等人，2018 年）。AE 是与我们的研究相关的第二类对象。尽管不透明度问题和对抗性攻击问题乍一看似乎毫无关联，但仍有充分的理由联合研究它们。 AE 显示了 ML 模型失败的地方，检查这些失败可以加深我们对模型的理解（Tomsett 等人，2018 年；Dong 等人，2017 年）。另一方面，解释可以阐明如何改进 ML 算法，使其对 AE 更具鲁棒性（Molnar，2019 年）。缺点是，解释可能包含有关模型的太多信息，从而允许构建 AE 并攻击模型（Ignatiev 等人，2019 年；Sokol 和 Flach，2019 年）。CE 与 AE 的联系比其他解释更强。CE 和 AE 可以通过解决相同的优化问题 1 来获得（Wachter 等人，2017 年；Szegedy 等人，2014 年）：
![arXiv:2408.08423v1 [physics.app-ph] 2024 年 8 月 15 日](/simg/f\f83e84219529048324e91468c0168dfca898da3f.png)
arXiv:2408.08423v1 [physics.app-ph] 2024 年 8 月 15 日
最近，人们研究了从二维介质和单电子转移形成单光子源的可能性 [1–4]。其想法是通过 pn 结以受控方式注入电子，从而根据需要确定性地产生单光子脉冲。横向 pn 结可由毗邻二维空穴气区域的二维电子气区域形成。电子在穿过 pn 结后与 p 型区域的空穴复合时发生单光子发射 [4]。人们在 III-V 半导体异质结构（特别是 GaAs/AlGaAs 系统）中对不同类型的横向 pn 结器件进行了多项研究。在聚焦离子分子束外延法中，两个相邻区域选择性地掺杂 Si 和 Be，以创建 n 型区域和 p 型区域 [5]。在面再生长法中，p 型和 n 型区域都是通过掺杂在 GaAs 表面不同面上的 Si 来创建的 [6, 7]。Cecchini 等人通过蚀刻掉部分 Be 掺杂的 AlGaAs 并形成 n 型 Au-GeNi 接触，从 p 型衬底形成了横向 pn 结。[8–10]。Dai 等人使用两个感应栅极来形成二维电子和空穴气体 [11, 12]。Helgers 等人使用 GaAs 衬底上的量子线作为通道，利用表面声波传输光激发电子和空穴 [13]。在其他类型的材料系统中也可以形成横向 pn 结，
AFMC Connect Accountable - 8 月 22 日 - AF.mil
构建对话 在工作场所建立责任制可以营造健康和支持性的环境，并有助于提高团队的整体效率。明确个人责任的期望有助于个人更好地理解他们的决定对他人的影响。责任制可以改善团队之间的沟通并建立信心。