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设计生成AI评估的整体方法
摘要在该职位上的论文中，我们建议在生成AI的快速发展的领域中采用整体方法来研究和评估，特别是强调了研究洋葱模型。我们强调了一种评估方法的重要性，该方法不仅涵盖技术效率，还包括道德和社会意义。我们提出了五个假设的场景，这些方案应用了研究企业模型来评估共同创造的生成AI绘图应用程序，每个绘图应用程序都基于不同的研究理念和策略。在展示各种方法时，这些方案也是研究人员在其研究方法中识别潜在局限性和盲点的反思工具。我们主张研究，研究工具模型或类似的整体框架对于负责任的生成AI技术的负责发展和部署至关重要，从而确保研究设计和结果具有强大的，相关的，并且与更广泛的社会需求保持一致。
值得信赖的人工智能的整体方法
• 在整个 AI 生命周期内实施可扩展的数据科学实践 • 确保可扩展性和平稳运行。保持已部署模型的业务优势。 • 减少部署和跟踪模型性能的手动工作量。提高团队效率 • 反馈循环和事实表，提高透明度和人力
面向整体智能的代理 AI
人工智能 (AI) 在 1956 年达特茅斯会议上被历史性地定义为能够从周围环境收集信息并在其中采取有效行动的人工生命形式。1970 年，麻省理工学院的明斯基团队开发了一套机器人系统，称为“Copy Demo”，它可以观察“积木世界”场景并成功重建观察到的多面体块结构（Winston，1972 年）。该系统由观察、规划和操作模块组成，表明每个子问题都极具挑战性，需要进一步研究。因此，人工智能领域分裂成几个专门的子领域。虽然这些子领域已经独立取得了重大进展，但这种过度简化主义模糊了人工智能研究的总体目标。为了超越现状，迈向更为复杂的 AI，我们强调接受亚里士多德整体哲学的重要性，该哲学强调各部分之间的整合要大于各部分之和。大型语言模型 (LLM) 和视觉语言模型 (VLM) 的最新进展已显示出在开放世界环境中识别语言和图像的巨大潜力（OpenAI，2023 年）。例如，LLM 的高级语义处理已被用于将人类指令分解为机器人的高级任务（Wake 等人，2023c、d）。然而，这些现有的多模态基础模型，即使对于 GPT-4V(ision)，在实现需要动作预测的细粒度操作方面仍然面临挑战。因此，提出了一种新的具身代理基础模型（Durante 等人，2024b），该模型集成了语言能力、视觉认知、上下文记忆和直觉推理，并能自适应地预测具身动作。这是第一项使用从机器人、游戏和医疗保健任务中收集的具身数据预训练基础模型以开发通用 AI 代理的研究。具身代理被概念化为一个交互式系统，它通过其感知能力与人类交流并与环境交互，采取符合人类意图的动作。这就是为什么我们认为大型具身基础模型的进步是对代理 AI 的重大贡献，使系统能够从各种领域信息、动作、自然语言指令和多模态上下文中解析和推断人类意图。此外，
Nova 分析：全面评估住宅能效、太阳能和储能的贡献
应对气候变化和电网现代化的政策，加上能源效率 (EE) 和分布式能源 (DER) 的成本降低和技术进步，正在推动建筑电气化和能源效率改造、屋顶太阳能光伏 (PV)、智能恒温器、智能热水器和电池储能的快速部署。在住宅建筑中，最常见的 DER 是太阳能电池板和电池储能。公用事业、电网运营商、产品提供商、集成商和消费者希望更详细地了解这些资源的价值，但每个利益相关者的关键指标都不同，可能增加一个利益相关者价值的行为可能会降低另一个利益相关者的价值，因此在尝试全面评估使用这些技术的建筑物时会产生一系列复杂的互动。
代理AI对整体智能 - 位置论文
大型基础模式中的最新进展已极大地增强了我们对开放世界环境中感觉信息的理解。在这个关键时刻，这对于AI的研究趋势至关重要，以过度还原主义并返回受亚里士多德整体哲学启发的AI原则。具体来说，我们强调开发“代理AI”，这是一种将大型基础模型集成到代理动作中的体现系统。代理AI的新兴领域涵盖了广泛的现有体现和基于代理的多模式相互作用，包括机器人技术，游戏和诊断系统。我们阐明了整合最近大型基础模型以增强智能和相互作用能力的重要性。此外，我们讨论了代理如何在各种领域和任务上表现出显着的功能，从而挑战了我们的
值得信赖的人工智能 (AI) 的整体方法
摘要 在过去十年中，人工智能 (AI) 取得了长足进步，能够执行许多以前由人类完成的任务。人工智能技术的关键进步是算法可以识别数据中的模式并构建模型来推荐决策，而无需显式编程。由于人工智能模型从训练数据中学习行为，因此训练数据中的任何模式（例如偏差）都将在模型行为中忠实再现。由于模型的统计性质，它们也可能由于数据的自然分散和所选模型的不确定性而出错。此外，人工智能系统通常以“黑匣子”的形式运行，可能产生不公平的结果并引起其他道德问题。因此，培养值得信赖的人工智能实践不仅是一种负责任和合乎道德的选择，而且对于希望建立信任、保持合规性并在日益人工智能驱动的环境中蓬勃发展的组织来说也是一项战略要务。
QuCloud+：用于单/双量子比特的整体量子比特映射方案...
对于NISQ超导量子计算机来说，量子比特映射对于保真度和资源利用率至关重要。现有的量子比特映射方案面临诸如串扰、SWAP开销、设备拓扑多样等挑战，导致量子比特资源利用不足和计算结果保真度较低。本文介绍了一种解决这些挑战的新型量子比特映射方案QuCloud+。QuCloud+有几项新的设计。（1）QuCloud+支持2D/3D拓扑量子芯片上的单/多程序量子计算。（2）QuCloud+利用串扰感知社区检测技术对并发量子程序的物理量子比特进行分区，并进一步根据量子比特度数分配量子比特，提高保真度和资源利用率。（3）QuCloud+包含X-SWAP机制，可避免串扰误差较大的SWAP，并支持程序间SWAP以降低SWAP开销。 (4) QuCloud+根据最佳实践的保真度估计来调度要映射和执行的并发量子程序。实验结果表明，与现有的典型多道程序研究[12]相比，QuCloud+可实现高达9.03%的保真度提升，并节省映射过程中所需的SWAP，减少插入的CNOT门数量40.92%。与最近的一项研究[30]相比，该研究通过映射后门优化进一步减少门数量，在使用相似门数量的情况下，QuCloud+将映射后的电路深度减少了21.91%。
研究亨廷顿疾病管理的整体自然策略
摘要。亨廷顿氏病（HD）是一种多方面的神经系统疾病，呈现出复杂的临床情况。一种称为亨廷顿疾病的常染色体显性神经退行性疾病是由CAG数量增加（细胞质 - 腺苷 - 瓜氨酸）重复序列引起的，这会导致突变的亨廷顿蛋白（MHTT）产生人类生物的神经元死亡和心理障碍。结束体征和症状可能包括重大体重减轻，吞咽困难或呼吸困难，复发性抽吸肺炎，健康状况下降和不受控制的疼痛。在包括HD在内的大多数神经系统疾病中，神经组织中ROS过多的ROS（活性氧）被认为是重要的危险因素。转录调控，免疫系统和线粒体功能都被MHTT破坏了。尽管天然产品在改善症状方面已经有希望，但重要的是要注意，尚无单一的“植物性遗产”与其治疗性干预有明确的联系。然而，某些天然发生的化合物在临床前研究中表现出了有希望的结果。本文重点介绍了一些通过广泛的生物学活性具有多种神经保护作用的植物成分。通过刺激NRF2（核因子2相关因子）途径，并抑制NF-κB（核因子Kappa-Light-chain-chain-Enhancer），astaxanthin，berberine和sulfarophane和磺烷会增加抗氧化剂和抗炎性活性，并产生NeuroRrotsection。姜黄素会导致金属螯合作用和活性氧的下降，这无疑是阻碍和管理引起神经退行性疾病（包括HD）的疾病的重要过程之一。这会影响HSP（热休克蛋白）的上调，这有助于HD管理。纳林蛋白通过自由基清除来降低氧化应激水平和炎症水平，NF-κB刺激细胞存活，并通过上调抗凋亡基因的表达和下调凋亡基因来防止凋亡。
“复兴古代智慧：将阿育吠陀和现代医学整合为印度的整体医疗保健”
本文着手通过将阿育吠陀与现代医学相结合来调查复兴古代智慧的实际方面。我们将深入研究阿育吠陀概念与循证医学原理的兼容性，探索确保患者安全的标准化协议的开发，并仔细检查跨学科合作在这种转变中的作用。通过对这种整合的收益，挑战和潜在结果的全面分析，我们旨在为包括患者，从业者和决策者在内的利益相关者提供更清晰的路线图，以追求整体医疗保健。将阿育吠陀和现代医学相结合的旅程证明了传统智慧的韧性和科学的适应能力，为更健康，和谐的印度提供了有希望的道路。