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人工智能聊天机器人：新前沿
• 版权——从他人那里学到的生成式人工智能 • 幻觉——生成式人工智能是不可预测的 • 虚假信息和深度伪造——人工智能的恶意使用 • 披露——承认人工智能的使用 • 颠覆——人工智能取代人类工人
多模式 AI 前沿评论
预训练技术使基础模型（如 BERT、T5、GPT）在自然语言处理 (NLP) 和涉及文本、音频和视觉内容的多模态任务中取得了显著成功。一些最新的多模态生成模型，如 DALL·E 和 Stable Diffusion，可以从文本或视频输入中合成新颖的视觉内容，从而大大增强了内容创作者的创造力和生产力。然而，多模态 AI 也面临一些挑战，例如添加新模态或处理需要超出其理解范围的信号的多样化任务。因此，多模态 AI 的一个新趋势是构建一个将现有基础模型与外部模块和工具连接起来的组合 AI 系统。这样，系统可以通过利用不同的模态和信号来执行更多样化的任务。在本文中，我们将简要概述最先进的多模态 AI 技术以及构建组合 AI 系统的方向。我们还将讨论多模态 AI 中潜在的未来研究主题。
探索人工智能前沿
在过度沉迷于 GenAI 的炒作之前，值得认识到的是，大多数人已经在日常生活中使用 AI，却没有意识到这一点。例如，自动完成、拼写检查、智能日历安排等工具，以及有关在 Power BI 等应用程序中以最有效方式可视化数据的建议，都在使用 AI 的形式。自然语言处理（例如聊天机器人、情绪分析）、语音识别（音频到文本）、机器人技术和感知传感（例如对象检测）已经存在了一段时间。您的组织，甚至可能是您自己的内部审计职能，很可能已经参与了机器学习的形式。如果您尚未探索现有的 AI 功能，那么在进入 GenAI 的世界之前，您可以获得大量的机会和好处。民主化访问和 GenAI 工具开发加速带来的明显潜力正在创造非常重要的机会，并带来许多组织尚未了解的新风险领域。
储能存储中的下一个前沿
摘要：随着全球能源优先级转向可持续替代方案，对创新储能解决方案的需求变得越来越重要。在这种景观中，固态电池（SSB）成为主要的竞争者，就能量密度，安全和寿命而言，对传统的锂离子电池进行了显着升级。本综述提供了对SSB的彻底探索，重点是传统和新兴的阴极材料，例如氧化锂（LiCoo 2），含锰氧化锂（Limn 2 O 4），磷酸锂（LifePo 4），以及新颖的硫化物和氧化物。这些材料与固体电解质的兼容性及其各自的益处和局限性进行了广泛讨论。评论深入研究了阴极材料的结构优化，涵盖了纳米结构，表面涂层和复合配方等策略。这些对于解决电导率限制和结构性漏洞等问题至关重要。我们还仔细检查了电气和热性能在维持电池安全性和性能中的重要作用。得出结论，我们的分析强调了SSB在储能未来的革命作用。尽管已经取得了重大进步，但前进的道路带来了许多挑战和研究机会。本评论不仅承认这些挑战，而且还指出了对可扩展制造方法的必要性以及对电极 - 电解质相互作用的更深入的了解。它旨在引导科学界解决这些挑战并推进SSB的领域，从而为环保能源解决方案的发展做出重大贡献。
11 社区参与前沿
1 布鲁克海文国家实验室物理系，纽约州厄普顿，11973，美国 2 密西西比大学物理与天文系，密西西比州牛津，38677，美国 3 内布拉斯加大学林肯分校物理与天文系，内布拉斯加州林肯市 68588，美国 4 伦敦大学皇家霍洛威学院物理系，埃格姆希尔，埃格姆萨里，TW20 0EX，英国 5 ICAS-ICIFI-UNSAM/CONICET，阿根廷，和巴西里约热内卢联邦大学 6 加利福尼亚大学物理与天文系，加利福尼亚州戴维斯，95616，美国 7 加利福尼亚大学物理与天文系，加利福尼亚州欧文，92697，美国 8 耶鲁大学物理系，康涅狄格州纽黑文，06511，美国 9 费米国家加速器实验室，伊利诺伊州巴达维亚， 60510，美国 10 洛斯阿拉莫斯国家实验室，洛斯阿拉莫斯，新墨西哥州，87545，美国 11 桑福德地下研究设施，莱德，南达科他州，57754，美国 12 伯特利大学物理与工程系，明尼苏达州圣保罗，55112，美国 13 《对称杂志》，SLAC 国家加速器实验室，门洛帕克，加利福尼亚州，94025，美国 14 拉德堡德大学理学院，6525 AJ 奈梅亨，荷兰 15 赫尔辛基物理研究所 (HIP) PO Box 64，00014 赫尔辛基大学，芬兰，拉彭兰塔理工大学 (LUT)，工程科学学院，Box 20，53851 Lappeenranta，芬兰 16 皇后大学，物理系，工程物理与天文学，金斯顿，加拿大 16 SNOLAB，克赖顿矿井 9 号，1039 Regional Road 24，萨德伯里，安大略省，加拿大 17 波多黎各马亚圭斯大学物理系，波多黎各马亚圭斯，00681，美国 18 RadiaBeam Technologies，加利福尼亚州圣莫尼卡，90404，美国 19 纳尔逊·曼德拉大学理学院，南非格贝哈 20 圣母大学物理与天文系，印第安纳州圣母，46556，美国 21 冈山大学物理系，日本冈山，700-8530 22 加利福尼亚大学伯克利分校物理系，加利福尼亚州伯克利，94720，美国 23 美国科学促进会科学与技术政策研究员，华盛顿特区，20005，美国 24 印第安纳大学物理系，印第安纳州布卢明顿，47405，美国
助力美国进入太空前沿
21 世纪美国商业航天能力的增长及其与 NASA 越来越多的项目的整合是 NASA 和私营部门个人和团队 50 多年努力的结果。虽然商业航天的发展通常被描述为最近才出现的现象，最多可以追溯到 10 到 20 年前，但事实上 NASA 早在其起源之初就利用了各种机制来鼓励商业航天能力的发展，甚至更早之前，它的前身之一——国家航空咨询委员会 (NACA) 就已开始使用这种机制。当我们从几十年的时间尺度上理解 NASA 在商业航天发展中的作用时，我们就可以更充分地认识到 NASA 对商业航天发展的长期重要性以及商业航天发展对 NASA 的长期重要性。
数字资产：不断发展的前沿
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