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2024 LNG出口研究
Venture Global Calcasieu Pass，LLC [Docket No.13-69-LNG，14-88-LNG和15-25-LNG] Venture Global Plaquemines LNG，LNG [Docket No.16-28-LNG] Commonwealth LNG，LLC [Docket No.19-134-LNG] Arthur LNG II期有限责任公司[Dicket No. 20-23-LNG] Venture Global CP2 LNG，LLC [Dicket No. 21-131-LNG]新堡垒能源路易斯安那州FLNG LLC [Docket No. 22-39-LNG]墨西哥太平洋有限公司有限责任公司[Docket No. 22-167-LNG] Gulfstream LNG Development，LLC [DiCKET No. 23-34-LNG] Corpus Christi Liquefaction，LLC； CCL Midscale 8-9，LLC；和Cheniere Marketing，LLC [Docket No. 23-46-LNG] Charles Lake Exports，LLC [Docket No. 23-87-LNG]南部LNG Company，L.L.C。 [案卷号 23-109-LNG] Magnolia LNG，LLC [Dicket No. 23-137-lng] Sabine Pass Liquefaction，LLC和Sabine Pass Liquefaction Stage V级V，LLC [Docket No. 24-27-LNG] Gato Negro Persium Dos，S.A.P.I. de C.V. [案卷号 24-87-LNG]19-134-LNG] Arthur LNG II期有限责任公司[Dicket No.20-23-LNG] Venture Global CP2 LNG，LLC [Dicket No.21-131-LNG]新堡垒能源路易斯安那州FLNG LLC [Docket No.22-39-LNG]墨西哥太平洋有限公司有限责任公司[Docket No.22-167-LNG] Gulfstream LNG Development，LLC [DiCKET No.23-34-LNG] Corpus Christi Liquefaction，LLC； CCL Midscale 8-9，LLC；和Cheniere Marketing，LLC [Docket No.23-46-LNG] Charles Lake Exports，LLC [Docket No. 23-87-LNG]南部LNG Company，L.L.C。 [案卷号 23-109-LNG] Magnolia LNG，LLC [Dicket No. 23-137-lng] Sabine Pass Liquefaction，LLC和Sabine Pass Liquefaction Stage V级V，LLC [Docket No. 24-27-LNG] Gato Negro Persium Dos，S.A.P.I. de C.V. [案卷号 24-87-LNG]23-46-LNG] Charles Lake Exports，LLC [Docket No.23-87-LNG]南部LNG Company，L.L.C。 [案卷号 23-109-LNG] Magnolia LNG，LLC [Dicket No. 23-137-lng] Sabine Pass Liquefaction，LLC和Sabine Pass Liquefaction Stage V级V，LLC [Docket No. 24-27-LNG] Gato Negro Persium Dos，S.A.P.I. de C.V. [案卷号 24-87-LNG]23-87-LNG]南部LNG Company，L.L.C。[案卷号23-109-LNG] Magnolia LNG，LLC [Dicket No.23-137-lng] Sabine Pass Liquefaction，LLC和Sabine Pass Liquefaction Stage V级V，LLC [Docket No.24-27-LNG] Gato Negro Persium Dos，S.A.P.I. de C.V. [案卷号 24-87-LNG]24-27-LNG] Gato Negro Persium Dos，S.A.P.I.de C.V. [案卷号24-87-LNG]
格拉德斯通人工智能调查
2022 年，DeepMind 发布了 Gato，这是一个单一的 AI 模型，在其训练的 600 项任务中的 450 项中，其表现优于一半以上的人类专家 [3]。这些任务包括为图像添加字幕、进行对话和控制机械臂。大约在同一时间，谷歌宣布了 PaLM，这是一个 5400 亿参数的模型，在数百种不同的语言任务中取得了最先进的性能 [4]。同年晚些时候，OpenAI 发布了 ChatGPT，人们普遍认为这是数十年来对话式 AI 努力的结晶 [9]，也是第一款在不到两个月的时间内达到 1 亿用户的产品 [23]。然后，在 2023 年初，OpenAI 宣布了 GPT-4，除了许多其他创纪录的功能外，它在统一律师资格考试、AP 美国历史和数学 SAT 等各种测试中都获得了 90% 的成绩 [10]。
世界银行菲律宾数字经济报告2020
该研究是由WB多种全球实践的团队进行的。Kevin Chua（任务团队负责人，宏观经济，贸易和投资全球实践）和Andres Garcia（联合任务团队负责人，财务，竞争力和创新全球实践）领导了该报告的准备。 任务团队由Natasha Beschorner（数字开发全球实践）组成； Isaku Endo，Jin Lee和Asya Akhlaque（金融，竞争力和创新全球实践）；罗伯托·马丁·加朗（Roberto Martin Galang）（国际金融公司）； Rong Qian，Kevin Thomas Cruz，Bradley Larson，Karen Annette Lazaro和Jessalaine Bacani（宏观经济，贸易和投资全球实践）；还有Grace Mirandilla-Santos，Samuel Bautista，Jonathan Pemberton和Romulo Virola（顾问）。 图形设计师和布局艺术家是Gato Borrero和Emmanuel Rigunan（顾问）。 该报告由Priya Susan Thomas（文档和通信产品知识管理官）编辑。 Elysse Miranda，Reinaluz Ona和Maria Consuelo Sy提供了出色的行政支持。 外部通信团队由Clarissa Crisostomo David，David Llorico和Stephanie Anne Margallo组成，准备了媒体发布，传播计划和基于Web的多媒体演示文稿。Kevin Chua（任务团队负责人，宏观经济，贸易和投资全球实践）和Andres Garcia（联合任务团队负责人，财务，竞争力和创新全球实践）领导了该报告的准备。任务团队由Natasha Beschorner（数字开发全球实践）组成； Isaku Endo，Jin Lee和Asya Akhlaque（金融，竞争力和创新全球实践）；罗伯托·马丁·加朗（Roberto Martin Galang）（国际金融公司）； Rong Qian，Kevin Thomas Cruz，Bradley Larson，Karen Annette Lazaro和Jessalaine Bacani（宏观经济，贸易和投资全球实践）；还有Grace Mirandilla-Santos，Samuel Bautista，Jonathan Pemberton和Romulo Virola（顾问）。图形设计师和布局艺术家是Gato Borrero和Emmanuel Rigunan（顾问）。该报告由Priya Susan Thomas（文档和通信产品知识管理官）编辑。Elysse Miranda，Reinaluz Ona和Maria Consuelo Sy提供了出色的行政支持。外部通信团队由Clarissa Crisostomo David，David Llorico和Stephanie Anne Margallo组成，准备了媒体发布，传播计划和基于Web的多媒体演示文稿。
抑郁的人工智能学者的生存策略
一、引言作为在大学从事人工智能 (AI) 研究的人，你与企业 AI 研究巨头（如 Googe DeepMind、OpenAI 和 Meta AI）建立了复杂的关系。每当你看到其中一篇论文，它训练某种巨大的神经网络模型来做一些你甚至不确定神经网络是否可以做的事情，毫无疑问地推动了最先进的技术并重新配置了你对可能性的看法，你就会感到矛盾。一方面：这非常令人印象深刻。你推动人工智能向前发展，真是太好了。另一方面：我们怎么可能跟上？作为一名人工智能学者，领导一个实验室，里面有几名博士生和（如果你幸运的话）一些博士后研究员，也许你的实验室里有几十个图形处理单元 (GPU)，这种研究根本无法进行。需要明确的是，情况并非总是如此。就在十年前，如果你有一台不错的台式电脑和互联网连接，你就拥有了与最优秀的研究人员竞争所需的一切。开创性的论文通常是由一两个人撰写的，他们在常规工作站上运行所有实验。指出这一点对于过去十年内进入研究领域、需要大量计算资源的人来说尤其有用。如果我们从深度学习 [ 9 ] 中学到了一件事，那就是扩展是有效的。从 ImageNet [ 19 ] 竞赛及其各届获奖者到 ChatGPT、Gato [ 17 ] 以及最近的 GPT-4 [ 1 ]，我们已经看到，更多的数据和更多的计算可以产生更好的定量结果，甚至通常是更好的定性结果。（当你读到这篇文章时，那份最近的人工智能里程碑列表可能已经过时了。）当然，学习算法和网络架构也有所改进，但这些改进主要在大规模实验的背景下有用。 （Sutton 谈到了“苦药丸”，指的是当有更多计算可用时，扩展性好的简单方法总能获胜 [ 22 ]。）如今，学术研究人员无法实现这种规模。据我们所知，普通研究人员可用的计算量与保持竞争力所需的计算量之间的差距每年都在扩大。这在很大程度上解释了许多学术界的人工智能研究人员对这些公司的不满。健康