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[AI 法案] GPAI 简介和示例
目前对 GPAI 的讨论往往集中在 AI 研究前沿的大型语言或大型视觉模型上，例如 OpenAI 的 GPT-3 和 DALL·E 2 或 Google 的 PaLM。但拟议的定义还将涵盖许多预先训练的、多用途的 AI 模型（例如用于对象检测），这些模型作为云 AI 服务提供——例如通过 AWS、Google Cloud 或 Microsoft Azure 提供的服务——已经得到广泛使用。这些也通常没有《AI 法案》所规定的特定预期用途。委员会和其他提案可能会让合规负担落在中小企业和其他调整 GPAI 系统以供下游使用的参与者身上，同时（无意中）减轻了一些全球最大公司对其开发的技术可能造成的危害的责任。
BGP 协议
与大多数内部网关协议 (IGP) 不同，BGP 仅在会话开始时发送一次完整的路由更新，之后仅发送增量更改。BGP 仅重新计算与这些更新相关的路由信息；它没有像 OSPF 或 IS-IS 中的 SPF 计算那样必须更新所有路由信息的进程。虽然 IGP 的收敛速度可能更快，但 IGP 无法扩展以支持域间路由所需的路由数量。IGP 还缺少 BGP 所携带的路径属性，而这些属性对于选择最佳路由和构建路由策略至关重要。由于路径属性本身就支持路由策略，BGP 是唯一可以在不同自治系统之间使用的协议。这些策略意味着路由信息在用于制定转发决策之前可以被接受、拒绝或更改。这种能力使网络运营商能够高度防范不良路由信息，并根据自身特定需求控制路由信息。
人工智能 (AI) 和 ChatGPT
• 没有。• PM&C 过去曾进行过一些小规模的 AI 测试。• PM&C 目前尚未使用 ChatGPT，但如果存在业务需求，PM&C 会考虑使用它。• 尚未对 ChatGPT 进行网络安全审查。• ChatGPT 与 PM&C IT 网络上使用的所有系统一样，必须安全且稳定，才能兼容用于 PM&C 的机密网络。• 对 ChatGPT 或其他类似系统的任何评估都将按照 PM&C 的标准系统授权审查流程进行，并且由于该服务的独特性，通常会涉及澳大利亚网络安全中心。• 如果需要 - PM&C 内部对 AI 的主要用途是一个简单的聊天机器人，它为用户提供有关 PM&C 企业协议的基本信息。o 此次测试仅作为概念验证，目前已不再有效。• ACSC 尚未向 PM&C 提供任何关于使用 AI 或 ChatGPT 的指导。
PGP/辅导计划示例
教师创建整合提示来增强课程的开场效果。这些提示应包括要求学生通过回忆以前学过的内容和/或单元总体目标来建立联系的问题。学生还可能被问及他们所学的内容与他们“校外”生活或其他科目的联系。
抗BCMA和GPRC5D双特异性抗体复发
浆细胞白血病（PCL）是多发性骨髓瘤（MM）的侵略性和高风险变体，预后较差。鉴于其稀有性和侵略性，缺乏临床试验来测试这些患者新型疗法的效率。新的免疫方法，例如B细胞成熟抗原（BCMA）和G蛋白偶联受体，家族C，第5组，成员D（GPRC5D） - 靶向剂，包括嵌合抗原受体（CAR）T-cells和Bisepiepie抗体，可以在PCL治疗中发挥作用。但是，在最近的关键临床试验中，将PCL患者排除在测试这些药物的临床试验之外，并且仅发表了一些病例报告。我们在这里介绍了在我们中心接受抗BCMA和抗GPRC5D双抗抗体治疗的复发/难治性（R/R）pCL患者的临床过程。
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
了解 BGP 错误配置
众所周知，简单的、偶然的 BGP 配置错误可能会中断 Internet 连接。然而，除了少数大规模中断的惊人事件外，人们对错误配置的频率及其原因知之甚少。在本文中，我们首次对 BGP 错误配置进行了定量研究。在三周的时间内，我们分析了来自 Internet 主干网上 23 个有利位置的路由表通告，以检测错误配置事件。对于每个事件，我们都调查了相关的 ISP 运营商，以验证是否是错误配置，并了解事件的原因。我们还积极探测 Internet，以确定错误配置对连接的影响。令人惊讶的是，我们发现配置错误无处不在，每天有 200-1200 个前缀（占 BGP 表大小的 0.2-1.0%）出现错误配置。所有新前缀通告中，接近四分之三是配置错误的结果。幸运的是，最终用户看到的连接对配置错误具有惊人的鲁棒性。虽然配置错误会大大增加路由器的更新负载，但只有五分之一会影响连接。虽然配置错误的原因多种多样，但我们认为大多数配置错误都可以通过更好的路由器设计来预防。
GPU 功率上限用于权衡能源性能...
摘要。本文介绍了用于图像识别的深度卷积神经网络训练的性能-能量权衡研究。使用配备 Nvidia Quadro RTX 6000 和 Nvidia V100 GPU 的系统测试了几种具有代表性且广泛采用的网络模型，例如 Alexnet、VGG-19、Inception V3、Inception V4、Resnet50 和 Resnet152。使用 GPU 功率上限，我们发现除了默认配置之外，还可以最小化三个不同的指标：能量 (E)、能量延迟积 (EDP) 以及能量延迟总和 (EDS)，从而节省大量能源，EDP 和 EDS 的性能损失较低到中等。具体来说，对于 Quadro 6000 和最小化 E，我们获得了 28.5%–32.5% 的节能效果；对于 EDP，我们获得了 25%–28% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–15.4%；对于 EDS (k=2)，我们获得了 22%–27% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–13.8%。对于 V100，我们发现平均节能效果为 24%–33%；对于 EDP，我们获得了 23%–27% 的节能效果，平均性能损失为 13%–21%；对于 EDS (k=2)，我们获得了 23.5%–27.3% 的节能效果，平均性能损失为 4.5%–13.8%。
基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。