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合作型人工智能——机器必须学会寻找共同点
一个例子是棋盘游戏《外交》，玩家在游戏中与其他玩家协商非约束性联盟。要取得成功，AI 代理需要足够了解彼此，以识别自己的利益是否与其他玩家的利益一致。他们必须开发一个共同的词汇来传达他们的意图。尽管可能存在撒谎的动机，但能够进行可信的交流对他们大有裨益。他们必须克服对背叛的相互恐惧，以便达成一致并执行共同有益的计划。他们甚至可能学会建立与遵守协议有关的规范。为了提高这些合作技能，研究人员设计了外交的变体，以改变这些挑战的难度，例如引入商定的简单词汇或允许具有约束力的承诺。
阿肯色州电力合作社-公平竞争
塞拉俱乐部委托对清洁能源组合进行独立评估，该组合可以在独立和白崖发电站退役后满足 AECC 的可靠性和能源需求。该分析使用 GenX，这是麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员开发的开源电力系统评估模型，用于评估能源系统如何整合可再生能源、存储和其他技术。该模型可用于评估可再生能源和存储的组合如何满足电力公司的每小时需求。在本例中，该模型用于评估 AECC 的系统。我们的评估保守地假设 AECC 没有机会与 MISO 和 SPP 中的区域电力和容量市场互动，尽管它定期这样做。我们还将 AECC 的 MISO 和 SPP 部门之间的互动限制在仅 275 兆瓦的传输容量，反映了 AECC 对 SPP 需求的预测，该需求与 MISO“伪绑定”。这些保守假设的价值在于，该模型被迫构建替代投资组合，就好像 AECC 完全独立于市场，其系统中的 SPP 和 MISO 部分之间的互动有限，而这种立场通常需要更高的成本。我们的理由是，如果我们能够证明 AECC 可以构建一个独立于市场的具有成本效益的投资组合，那么任何共享的市场资源只会使投资组合更便宜。
Jasmine Cooper 简历 2025 年 1 月
251 Bayview Blvd 巴尔的摩，马里兰州 | jasmc@umich.edu / jasmine.cooper@nih.gov 教育 心理学，博士（在读） 专业：认知与认知神经科学、发展心理学 密歇根大学，安娜堡 论文：大脑的环境种族主义：环境风险和大脑老化的中介和调节因素 心理学，硕士（2023） 专业：认知与认知神经科学、发展心理学 密歇根大学，安娜堡 论文：COVID-19 大流行期间的种族认知差异：底特律大都会区概况 心理学，文学士（2020） 专业：普通心理学 加州州立理工大学，波莫纳 以优异成绩毕业 研究经历 当前实验室：流行病学和人口科学实验室、脑健康公平部门（2025 年 1 月至今） 国家老龄化研究所，主管： Indira Turney，博士，实验室负责人：Michele K. Evans，医学博士 认知和情感神经心理学实验室（2021 年 8 月至今）密歇根大学，导师：Patricia Reuter-Lorenz，博士 生命历程发展实验室（2021 年 8 月至今）密歇根大学，导师：Toni Antonucci，博士 过去的实验室/研究经历： 行为神经科学实验室、大脑老化和行为科（2023 年夏季、2024 年夏季）国家老龄研究所，导师：Lori Beason-Held，博士；Yang An，硕士；PI：Susan Resnick，博士 基于认知和神经调节的干预研究项目（2024 年 1 月 - 2024 年 6 月）密歇根医学院，导师：Alexandru Iordan，博士； PI：Benjamin Hampstead，博士 罗纳德·E·麦克奈尔学者计划（2019 年 8 月 - 2020 年 5 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士 脑网络实验室（2018 年 11 月 - 2021 年 5 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士 脑电图实验室（2019 年 4 月 - 2020 年 3 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士
80英亩的气候司法合作学校私立学校运营商申请
●记录保存和报告：我们将在入学后30天内向学校校长报告每个儿童的姓名，年龄和居住，并在10天内进行任何提款，按MASS的要求。将军法律c。 72，§2。 我们还将在5月1日之前向教育专员提供有关学生入学的年度报告，涵盖1月和2月收集的数据（Mass。 将军法律c。 72，§2A）。 ●信息提供和成绩单政策：我们将遵守有关学生出勤，行为和学术地位的任何司法请求，如大众规定。 将军法律c。 119，§69。 我们致力于根据要求为学生提供书面成绩单，免费为第一份副本提供，并为重复项提供最少的费用。 将军法律c。 71，§§34a和34b。 如果学校关闭，所有学生成绩单将根据马萨诸塞州的准则进行转移。 将军法律c。 71，§34G。 ●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。 将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。 教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。 将军法律c。 119; §§21和51a。 ●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。 将军法律c。 94C，§32J和Mass。将军法律c。 72，§2。我们还将在5月1日之前向教育专员提供有关学生入学的年度报告，涵盖1月和2月收集的数据（Mass。将军法律c。 72，§2A）。 ●信息提供和成绩单政策：我们将遵守有关学生出勤，行为和学术地位的任何司法请求，如大众规定。将军法律c。 72，§2A）。●信息提供和成绩单政策：我们将遵守有关学生出勤，行为和学术地位的任何司法请求，如大众规定。将军法律c。 119，§69。 我们致力于根据要求为学生提供书面成绩单，免费为第一份副本提供，并为重复项提供最少的费用。将军法律c。 119，§69。我们致力于根据要求为学生提供书面成绩单，免费为第一份副本提供，并为重复项提供最少的费用。将军法律c。 71，§§34a和34b。 如果学校关闭，所有学生成绩单将根据马萨诸塞州的准则进行转移。 将军法律c。 71，§34G。 ●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。 将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。 教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。 将军法律c。 119; §§21和51a。 ●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。 将军法律c。 94C，§32J和Mass。将军法律c。 71，§§34a和34b。如果学校关闭，所有学生成绩单将根据马萨诸塞州的准则进行转移。将军法律c。 71，§34G。 ●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。将军法律c。 71，§34G。●健康与安全要求：我们将根据Mass进行定期进行背景调查，包括针对所有员工和志愿者的州和国家指纹支票。将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。 教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。将军法律c。 71，§38R和该部门的法规为603 CMR 51.00。教师和教职员工将受到培训，并有义务报告任何可疑的虐待或忽视儿童。将军法律c。 119; §§21和51a。 ●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。将军法律c。 119; §§21和51a。●物质控制和欺骗性政策：我们遵守严格的政策，以防止在学校附近的物质分配，并按照弥撒的要求制定全面的反危机政策。将军法律c。 94C，§32J和Mass。将军法律c。 94C，§32J和Mass。gen。法律c。 269，§19。
人工智能与合作
人工智能与合作 计算社区联盟 (CCC) 四年一次的论文 Elisa Bertino（普渡大学）、Finale Doshi-Velez（哈佛大学）、Maria Gini（明尼苏达大学）、Daniel Lopresti（理海大学）和 David Parkes（哈佛大学） 人工智能 (AI) 的兴起将使人们越来越愿意将决策权交给机器。但我们不应该仅仅让机器做出影响我们的决策，还需要找到与人工智能系统合作的方式。我们迫切需要开展“人工智能与合作”方面的研究，以了解人工智能系统和人工智能与人类的系统如何产生合作行为。对人工智能的信任也很关键：信任是内在的，而且只有随着时间的推移才能获得。这里我们使用“AI”一词的最广义，正如最近的《AI 研究 20 年社区路线图》（Gil and Selman，2019 年）所用，其中包括但不限于深度学习的最新进展。如果成功，人类与 AI 之间的合作可以像人与人之间的合作一样构建社会。无论是出于内在的乐于助人的意愿，还是出于自身利益的驱动，人类社会都已经变得强大，人类物种也通过合作取得了成功。我们在“小”范围内合作——以家庭为单位、与邻居、与同事、与陌生人——并在“大”范围内作为一个全球社区寻求在商业、气候变化和裁军问题上达成合作成果。自然界中也进化出了合作，在细胞和动物之间。虽然许多涉及人类与 AI 合作的情况是不对称的，最终由人类控制，但 AI 系统变得如此复杂，以至于即使在今天，当人类只是作为被动观察者时，人类也不可能完全理解它们的推理、建议和行动。研究议程必然很广泛，涉及计算机科学、经济学、心理学、语言学、法律和哲学。事实上，合作可以意味着很多不同的事情。早期的分布式人工智能文献研究了所有共享相同效用函数并且都想要相同东西的人工智能系统。但我们也可以考虑自利、理性的代理人的经济模型，即寻求对他们个人最有利的代理人。合作也可以在这里产生。正如博弈论中经典的囚徒困境所熟知的那样，合作也可以在自利代理人之间的反复互动中产生。为了使人与人工智能系统成功合作，我们需要能够理解人类偏好、能够模拟他人行为、能够响应规范和道德结构的人工智能系统。我们需要在现行法律、制度和协调机制内运作的人工智能系统，并了解新类型的“相遇规则”在促进合作方面将发挥什么作用
平台合作社和喀拉拉邦通过可持续发展目标领域的国家支持的知识经济
在喀拉拉邦提出的平台合作社模型，在国际劳工组织（ILO）的原则的指导下，提出了一种解决失业和促进可持续发展的变革性方法。尽管喀拉拉邦的高人类发展指数（HDI）为0.794，但青年劳动力的参与仍然很低，有42.63％的人从事就业，教育或培训。喀拉拉邦发展与创新战略委员会（K-DISC）领导下的喀拉拉邦知识经济特派团（KKEM）旨在通过利用私营部门的就业机会和增强创新的当地经济发展，将喀拉拉邦转变为知识社会。通过诸如数字劳动力管理系统（DWMS）之类的计划，KKEM还促进了远程工作和自由职业机会以及常规工作，获得了103,108多个职位，并在2024年3月之前为18,075个人提供了技能培训。以平台特定条款监管的基于任务的就业方式的开放经济面临着重大挑战，包括缺乏劳动力保护，不稳定的收入和剥削性实践。为了回应，KKEM提出的平台合作社模型将合作原则与数字平台相结合，促进民主治理，共享所有权和公平的利润分配。该模型通过有针对性的技能来增强就业能力，并通过通过道德合作和技术的卓越应用来通过多元化和汇总该州的小型生产系统来产生本地经济价值。借鉴了全球示例，例如欧盟关于透明和可预测的工作条件的指令以及英国最高法院对Uber驾驶员的裁决，KKEM的方法优先考虑法律认可，公平待遇，公平待遇和对开放人才工人的福利。通过整合基于社区的计划和本地资源，KKEM的平台合作社旨在创建一个更公平，更可持续的开放经济生态系统，从而有助于实现可持续发展目标的发展。
合作社和 IRA - 情况说明书
这对规划意味着什么：虽然关于该计划的结构还有几个未解问题，但立法意图似乎是允许公用事业公司整合全面的清洁能源计划，以显著减少排放。最明显的减排迹象将是用零排放清洁能源取代化石资源。例如，一家公用事业公司可能会提出一项 10 亿美元的计划，淘汰现有的煤电厂，建造替代的太阳能、储能和输电升级。美国农业部在该计划中的份额可能是 2.5 亿美元的赠款或可免除贷款，以及低成本再融资，以帮助偿还煤电厂的任何剩余债务。如果位于退役煤电厂上或附近，太阳能和储能可以享受 50% 的直接支付税收抵免，并且其资本成本的另一四分之一由美国农业部的赠款支付 - 换句话说，项目成本的 75% 由信贷和赠款支付。根据这种类型的计划，美国农业部将清楚地表明已实现的减排（煤电厂的更换）和融资的清晰度。
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或
Galectin-3与CD47合作以抑制胃癌腹膜转移的吞噬作用和T细胞免疫
腹膜腔是胃腺癌（GAC）转移的常见部位。腹膜癌（PC）对当前疗法具有抵抗力，并赋予预后不良，强调需要鉴定新的治疗靶标。CD47在结合其受体SIRPα时向髓样细胞传达了“不要吃我”的信号，这有助于肿瘤细胞规避巨噬细胞吞噬作用并逃避先天的免疫反应。先前的研究表明，单独的CD47封锁会导致有限的临床益处，这表明可能需要与CD47同时抑制其他靶标，以引起强烈的抗肿瘤反应。在这里，我们发现CD47在恶性PC细胞上高度表达，CD47升高与预后不良有关。Galectin-3（Gal-3）表达与CD47表达相关，GAL-3和